Ortiz Miguel
メンバー加入日: 2025
ゴールドリーグ
6532 ポイント
Google DeepMind: 小規模言語モデルのトレーニング
Earned 2月 20, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned 1月 26, 2026 EST
エージェントの動作を最適化する
Earned 1月 25, 2026 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 1月 22, 2026 EST
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築を始める
Earned 1月 16, 2026 EST
エージェントの基礎
Earned 1月 16, 2026 EST
生成 AI エージェント: 組織の変革
Earned 1月 15, 2026 EST
生成 AI アプリ: 働き方を変革する
Earned 1月 8, 2026 EST
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 1月 7, 2026 EST
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 12月 27, 2025 EST
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 12月 27, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini in Google ドキュメントと Gemini in ドライブでの要約
Earned 12月 1, 2025 EST
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する
Earned 12月 1, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に
Earned 12月 1, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned 12月 1, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini Gem – マーケティングの強力なアシスタント
Earned 12月 1, 2025 EST
上級コース「Google DeepMind: 小規模言語モデルのトレーニング」を修了してスキルバッジを獲得すると、以下のスキルを習得したことを 証明できます。現実世界の言語モデルにおける研究課題の策定、簡単なトークナイザーの構築、Transformer 言語モデルのトレーニング用データセットの準備、 小規模言語モデルのトレーニング ループの実行といったスキルを実証できます。無料 サブスクリプションに登録すると、このラボに無料でアクセスできます。また、毎月 35 クレジットを無料で受け取れます。
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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初めてのエージェントを構築できたところで、次のステップに進みましょう。このコースでは、高度な指示、モデル選択、計画機能、構造化出力パターンを適用して、基本的な AI エージェントを高度で正確なアシスタントに変える方法を学び、スキルを向上させます。
コミュニティ フォーラムでは質問やディスカッションを行えます。ぜひご参加ください。
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このコースでは、生成 AI モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。
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Google の Agent Development Kit（ADK）を使用して AI エージェントを初めて構築、構成、実行してみることで、エージェントに関する理解を実践に活かしましょう。
この実践的なコースでは、完全な ADK 開発環境をセットアップしたうえで、Python コードと YAML 構成の両方を使用してエージェントを作成し、複数のインターフェースを介してエージェントを実行します。また、エージェントの動作を定義するコア パラメータについても学習し、コース 1 で学習した内容を実際に使えるコードに適用します。
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このコースでは、AI エージェントの基礎について解説し、エージェントが現実の場面でどのように真価を発揮するのかを確認します。自律的で目標指向のふるまいという観点から AI システムを理解したいと考えている開発者、アーキテクト、技術的意思決定者にとっての基盤となります。
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「Gen AI エージェント: 組織の変革」は、Gen AI Leader 学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。
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「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。
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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えつつあります。リーダーとして、その力をどのように活用し、真のビジネス成果につなげればよいのでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。
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「生成 AI: 基本概念の理解」は、Gen AI Leader 学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまな種類のデータが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。
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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルやプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。
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この動画では、Gemini を使用して Google Workspace の長いドキュメントを要約し、必要な情報をすばやく取得して時間を節約する方法について説明します。Gemini を使用してドキュメント全体または選択したテキストのみを要約する方法と、Gemini in ドライブを使用して複数のファイルを要約する方法を学びます。
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この動画では、効果的な AI コミュニケーションのためのプロンプト エンジニアリングの基本について説明します。シンプルなフレームワーク（ペルソナ、タスク、コンテキスト、フォーマット）を学び、明確なプロンプトを作成して、Gemini in Google Workspace からより良い結果をより迅速に得られるようにします。自然言語を使用し、具体的に指示し、反復処理を行って、最適な AI アシスタントを実現する方法を学びます。
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この動画では、Google ドキュメントで Gemini の高度な AI 機能を活用して、アイデアのブレインストーミング、さまざまなマーケティング コンテンツの下書き、チームとのコラボレーションを行う方法について説明します。
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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
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この動画では、反復的なタスクを自動化し、生産性を大幅に向上させる高度な AI 機能である Gemini Gems を作成する方法について説明します。
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