参加 ログイン

Glinkowska Ola

メンバー加入日: 2025

AI インフラストラクチャ: ネットワーキング手法 Earned 6月 20, 2026 EDT
[DEPRECATED] 特徴量エンジニアリング Earned 6月 20, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築 Earned 6月 19, 2026 EDT
エンタープライズ データベースを使用した AI エージェントの構築 Earned 6月 6, 2026 EDT
認定試験の学習ガイドを作成する: PCA 認定試験対策 Earned 6月 5, 2026 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 6月 4, 2026 EDT
Vertex AI でノートブックを使用する Earned 6月 4, 2026 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 6月 4, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned 6月 4, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned 6月 3, 2026 EDT
Gemini Enterprise の概要 Earned 6月 2, 2026 EDT
Gemini Notebook で新たな知見を得る Earned 6月 2, 2026 EDT
Google の SRE 文化の醸成 Earned 3月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned 2月 22, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini in Gmail でカレンダーを使いこなす Earned 2月 22, 2026 EST
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned 2月 20, 2026 EST
AI Boost Bites: Google スプレッドシートでデータと対話する Earned 2月 20, 2026 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 2月 19, 2026 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned 2月 18, 2026 EST
AI Boost Bites: クリエイティブなマッシュアップ アーティストになる Earned 2月 18, 2026 EST
AI Boost Bites: 自分だけの世界を創る AI アート ディレクターになろう Earned 2月 17, 2026 EST
AI Boost Bites: 完璧なポートレートを作成する Earned 2月 16, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned 2月 13, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned 2月 11, 2026 EST
AI Boost Bites: AI でイベント計画を効率化する Earned 2月 11, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini でリサーチを強化 Earned 2月 10, 2026 EST
AI Boost Bites: 大きな買い物も、AI の力で納得の決断を Earned 2月 10, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini でアニメーション グラフを作成 Earned 2月 10, 2026 EST
AI Boost Bites: アイデアをアニメーション アートに Earned 2月 9, 2026 EST
AI Boost Bites: あなただけの AI チューター Earned 2月 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 学習ガイドをゲームにする Earned 2月 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 競合他社の戦略を数分で把握する Earned 2月 9, 2026 EST
AI Boost Bites: パーソナライズされた天気アプリを構築する Earned 2月 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 3D 太陽系を作成する Earned 2月 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 独自の生産性向上ツールを作成する Earned 2月 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini のガイド付き学習 Earned 2月 6, 2026 EST
AI Boost Bites: 独自のレトロ アーケード ゲームを作成する Earned 2月 6, 2026 EST
AI Boost Bites: 「Vibe DJ」になろう Earned 2月 6, 2026 EST
AI Boost Bites: 大学のスカウト レポートを作成する Earned 2月 6, 2026 EST
AI Boost Bites: ラフスケッチから機能的なアプリへ Earned 2月 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned 2月 5, 2026 EST
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント Earned 2月 5, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini でプレゼンテーション スクリプトを作成 Earned 2月 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 2月 5, 2026 EST
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 2月 4, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 2月 4, 2026 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 2月 4, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 2月 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: ドキュメントを数秒で作成 Earned 2月 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: AI で受信トレイを整理 Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini によるスライドの要約 Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: ノーコードのスプレッドシートとスクリプト Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: AI を使ってエグゼクティブのコミュニケーションを強化 Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems によるエグゼクティブ サマリー Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini と Apps Script でタスクを自動化する Earned 2月 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini の画像からスプレッドシートへの変換ハック Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 戦略の弱点を見つける Earned 2月 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: カスタム プロンプトを使用したパーソナライズ Earned 2月 3, 2026 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 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する Earned 2月 2, 2026 EST
AI Boost Bites: ワンクリックでキャンペーンのビジュアルを作成する Earned 2月 2, 2026 EST
AI Boost Bites: メールのコンテンツ作成 Earned 2月 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 2月 2, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Gem – マーケティングの強力なアシスタント Earned 2月 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 2月 2, 2026 EST
Google Cloud での生成 AI アプリの作成 Earned 2月 2, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive Earned 1月 30, 2026 EST
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals Earned 1月 17, 2026 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 1月 11, 2026 EST
責任ある AI の概要 Earned 1月 9, 2026 EST
エージェントの動作を最適化する Earned 1月 9, 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 9, 2026 EST
エージェントの基礎 Earned 1月 9, 2026 EST
ML オペレーション（MLOps）: 概要 Earned 12月 22, 2025 EST
Google Cloud でのオブザーバビリティ Earned 12月 22, 2025 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 12月 16, 2025 EST
[DEPRECATED] データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 12月 10, 2025 EST
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 12月 10, 2025 EST
生成 AI の概要 Earned 12月 6, 2025 EST
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE 認定試験対策 Earned 12月 2, 2025 EST
[DEPRECATED] アプリケーション開発者向けの Gemini Earned 11月 26, 2025 EST
[DEPRECATED] ネットワーク エンジニア向けの Gemini Earned 11月 26, 2025 EST
[DEPRECATED] DevOps エンジニア向けの Gemini Earned 11月 25, 2025 EST
[DEPRECATED] エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 11月 24, 2025 EST
[DEPRECATED] セキュリティ エンジニア向けの Gemini Earned 11月 24, 2025 EST
[DEPRECATED] クラウド アーキテクト向けの Gemini Earned 11月 24, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 11月 24, 2025 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned 11月 24, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 11月 24, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned 11月 24, 2025 EST
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 11月 10, 2025 EST
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 11月 3, 2025 EST
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 11月 3, 2025 EST
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 Earned 10月 31, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 10月 29, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 10月 29, 2025 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 10月 29, 2025 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 10月 28, 2025 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 10月 27, 2025 EDT
ベクトル検索とエンベディング Earned 10月 26, 2025 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 10月 26, 2025 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 10月 26, 2025 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 10月 16, 2025 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 10月 6, 2025 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 10月 4, 2025 EDT
アテンション機構 Earned 10月 4, 2025 EDT
画像生成の概要 Earned 10月 1, 2025 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 9月 29, 2025 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 9月 29, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 9月 21, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned 9月 21, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 9月 20, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 9月 20, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 9月 20, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 9月 19, 2025 EDT
認定試験の学習ガイドを作成する: ACE 認定試験対策 Earned 9月 15, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 9月 14, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のネットワークとセキュリティ Earned 9月 14, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 9月 13, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ Earned 9月 7, 2025 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 9月 6, 2025 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 9月 6, 2025 EDT
総仕上げ: Google Cloud のセキュリティ アナリストになるための準備 Earned 9月 6, 2025 EDT
クラウド コンピューティングにおけるセキュリティ原則の概要 Earned 9月 6, 2025 EDT
クラウドのセキュリティ リスク管理戦略 Earned 9月 2, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 Earned 8月 31, 2025 EDT
クラウド サイバーセキュリティ攻撃: 検出、対応、復元 Earned 7月 29, 2025 EDT
クラウドのセキュリティ リスク: 脅威の特定と保護対策 Earned 7月 10, 2025 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management Earned 5月 8, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job Earned 5月 2, 2025 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned 4月 26, 2025 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 4月 8, 2025 EDT

「AI インフラストラクチャ: ネットワーキング手法」コースへようこそ。 このコースでは、Google Cloud の高帯域かつ低レイテンシなインフラストラクチャを活用し、AI システムを構成する各コンポーネント間のデータ転送と通信を最適化する方法を学びます。このコースを修了すると、データの取り込みやトレーニングから推論に至るまで、AI パイプライン全体においてネットワーキングが果たす重要な役割を理解し、ワークロードを最大限の速度で実行するためのベスト プラクティスを適用できるようになります。

詳細

このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用した特徴量エンジニアリングに関するコンテンツとラボも用意されています。

詳細

Agent Development Kit（ADK）を使用して、複雑でプロダクション レディな AI エージェントを構築する方法について学習します。このコースでは、ADK のオープンソース フレームワークについて学び、簡単なプロンプト エンジニアリングから、エンタープライズ クラスのマルチエージェント システムに適したコードファーストの構造化ソフトウェア開発アプローチに移行する方法を習得します。

詳細

データベース向け MCP ツールボックスを使用して、エンタープライズ データベースを活用できる AI エージェントを構築します。安全なデータベース操作ツールを定義し、インテリジェントなクエリ機能を実装します（ベクトル エンベディング、構造化クエリを活用）。

詳細

Gemini Notebook を活用して、Professional Cloud Architect 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドの作成方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。

詳細

「Agent Platform におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Agent Platform のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。

詳細

このコースは、Vertex AI Notebooks に関する入門コースです。Vertex AI Notebooks は Jupyter ノートブックをベースとした環境であり、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングに至るまで ML のワークフロー全体をサポートする統合プラットフォームを提供します。このコースでは、（1）Vertex AI Notebooks の種類とそれぞれの機能、（2）Vertex AI Notebooks の作成と管理の方法について説明します。

詳細

このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。

詳細

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

詳細

Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

詳細

このコースでは、AI エージェント、エンタープライズ検索、Gemini Notebook、インテリジェントなデータアクセスを統合し、組織の課題を解決する強力なプラットフォーム「Gemini Enterprise」を紹介します。受講者は、Gemini Enterprise の機能を実例とハンズオンのアクティビティを通して実際のビジネスニーズに結び付けながら、そのアーキテクチャや、ロールを超えたデータアクセスとプライバシーの取り扱いについて説明できるようになります。

詳細

このコースでは、PDF、ウェブページ、音声ファイルなどのさまざまなソースを 1 つのインテリジェントなワークスペースに集約する方法を学びます。ドキュメントとチャットして特定の情報を見つけ、即座に要約を生成し、AI による引用で回答を検証できるようになります。

詳細

多くの IT 組織では、アジリティを求める開発者と、安定性を重視する運用担当者の間で、インセンティブが調整されていません。サイト信頼性エンジニアリング（SRE）は、Google が開発と運用の間のインセンティブを調整し、ミッション クリティカルな本番環境サポートを行う方法です。SRE の文化的および技術的手法を導入することで、ビジネスと IT の連携を改善できます。このコースでは、Google の SRE の主な手法を紹介し、SRE の組織的な導入を成功させるうえで IT リーダーとビジネス リーダーが果たす重要な役割について説明します。

詳細

In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

詳細

この動画では、Gemini in Gmail を使用して Google カレンダーを管理する方法を説明します。サイドパネルでスケジュールについて確認したり、メールに記載されている予定をワンクリックでカレンダーに追加したりできます。

詳細

In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

詳細

この動画では、Google スプレッドシートの「Gemini に相談」機能を使って、自然言語によるシンプルな指示でデータの並べ替え、フィルタ、ハイライト表示、要約を行う方法を紹介します。

詳細

In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

詳細

In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.

詳細

この動画では、被写体とシーンを別々に生成し、最後のプロンプトでそれらを融合させて 1 枚の新しい「マッシュアップ」画像を作成する手法について説明します。

詳細

この動画では、Gemini アプリのマルチターン編集を使用してシーンを段階的に作成する方法と、ある物体のスタイルを別の物体に適用して写真を「リミックス」する方法を紹介します。

詳細

この動画では、Gemini アプリの新機能を使って、自分の顔の特徴（ライクネス）を維持したまま創造的な自画像を作成する方法や、複数の写真を組み合わせてまったく新しいシーンを作る方法を説明します。

詳細

In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.

詳細

In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.

詳細

この動画では、ブレインストーミングや運営の段取りからイベント後のフィードバック分析まで、AI アシスタントを活用して大規模なチームイベントの計画を効率化する方法を紹介します。

詳細

この動画では、ペルソナの割り当て、出力形式の指定、包括的な競合分析のための検索のガイドなど、Gemini Deep Research を使用する際の上級者向けのヒントを紹介します。

詳細

この動画では、Gemini Deep Research で詳細なプロンプトを活用し、複雑な購入の意思決定を自信を持って行うための、情報を統合した比較レポートを作成する方法を紹介します。

詳細

この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、データを魅力的なアニメーション付きの棒グラフ レースに変換する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Canvas で説明的なテキスト プロンプトを使用して、キネティック タイポグラフィのような複雑なアニメーション ビジュアル アートを生成する方法を説明します。

詳細

この動画では、カスタム Gem（再利用可能な AI アシスタント）を構築し、複数のメモや記事を構造化された学習ガイドに瞬時に変換する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Canvas に個人的なメモをアップロードし、シンプルなプロンプトを使用して、さまざまな質問形式のインタラクティブなクイズを作成する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Deep Research を使用して競合分析を自動化し、競合他社のマーケティング キャンペーンに関する包括的なレポートを数分で生成する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、パーソナライズされた天気アプリの動作するプロトタイプを構築、カスタマイズする方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、インタラクティブな 3D 太陽系シミュレーションを構築し、教育機能を追加する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Canvas へのシンプルなプロンプトで機能とデザインを説明することで、ポモドーロ タイマーなどのカスタムの個人用ユーティリティ アプリを作成する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini のガイド付き学習機能の使い方を説明します。Gemini は、質問やインタラクティブなツールを通じて理解を深めるのに役立つ、コラボレーション AI パートナーです。

詳細

この動画では、Gemini Canvas でシンプルなプロンプトを使用して、三目並べのような独自のプレイ可能なゲームを構築、カスタマイズ、共有する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、カスタム コントロールと演奏可能なキーボードを備えた、完全にインタラクティブな音楽シンセサイザーを構築する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Deep Research とクリエイティブなプロンプトを使用して、複雑な情報をスポーツのスカウト レポートやトーナメント表のような、楽しくパーソナライズされた分析に変換する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Canvas を使用して、アプリの簡単な図面を「バイブ コーディング」と呼ばれる手法で機能的なプロトタイプに変換する方法を説明します。

詳細

This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

詳細

この動画では、Gemini Gem を使用してパーソナライズされた「Work with Me」エージェントを構築する方法を説明します。このエージェントは、基本的なフィードバックを効率化し、会議をより戦略的かつ効率的にするのに役立ちます。

詳細

この動画では、Gemini Advanced を使用してトピックを調査し、プレゼンテーションの概要を作成してから、Gemini in Google ドキュメントを使用して要点を生成する方法を説明します。

詳細

This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

詳細

In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

詳細

This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

詳細

This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

詳細

This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

詳細

This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

詳細

この動画では、Google ドキュメントの「自動化作成サポート」機能を使用して、ドライブ内の他のファイルのコンテンツを参照しながら、書式設定された完全なドキュメントを生成する方法を説明します。

詳細

This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

詳細

この動画では、Gemini in Gmail を使用してメールの要約、情報の検索、返信の下書き作成を行い、受信トレイをより効率的に管理する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini in Google スライドを使用して会議の要約を自動生成し、フォローアップ メールの下書きを作成する方法を説明します。これにより、会議後のワークフローを効率化し、時間を節約できます。

詳細

この動画では、Google スプレッドシート内で Gemini の高度な AI 機能を活用し、技術やコーディングの知識がなくても、数分で簡単にデータを取得して分析情報を生成する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini Gem を活用して、リーダー独自の口調で信頼性の高いソーシャル メディア投稿を作成する方法を説明します。文章のサンプルと明確な指示で Gem をトレーニングすることで、経営幹部のソーシャル プレゼンスを拡大するという課題を克服する方法を学びます。魅力的な投稿をすばやく生成し、時間を節約しながらソート リーダーシップを強化し、信頼性を確保する方法を学びます。

詳細

この動画では、独自の Brevity Gem を作成して、整理されていないメモや長いドキュメントを要約し、明確で簡潔な、経営幹部向けの要約に変換する方法について説明します。

詳細

この動画では、Gemini と Apps Script を使用して Google Workspace 全体で手動タスクを自動化する方法について説明します。Google スプレッドシートで「完了」とマークされていないタスクについて、リマインダー メールの下書きを自動作成する Apps Script コードを生成するよう Gemini に指示する方法を学びます。技術的な専門知識がほとんどなくてもワークフローを自動化できるため、より重要な作業に時間を割くことができ、手動でのフォローアップも不要になります。

詳細

This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

詳細

この動画では、Gemini を使用して、面倒な手動データ入力を排除する方法について説明します。PDF、紙、画像などのデータから写真やスクリーンショットを撮り、Gemini に指示して構造化された Google スプレッドシートに即座に変換する方法を学びます。Gemini をデータ入力アシスタントとして活用し、データ文字起こしにかかる時間を大幅に短縮する簡単な方法をご紹介します。撮影して、プロンプトを入力し、エクスポートするだけです。

詳細

この動画では、AI を使用して戦略の弱点や隠れた前提を特定する方法について説明します。AI プロンプトを使用して計画を簡単にストレステストし、ギャップを明らかにして戦略的思考を強化する「弱点を洗い出す」方法を学びます。

詳細

This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

詳細

この動画では、Google Workspace で Gemini の結果をカスタマイズする方法について説明します。「@」記号を使用してドキュメントや研究論文をプロンプトに直接組み込み、ニーズに合わせてカスタマイズされた、より的を絞った関連性の高い AI 出力を得る方法を学びます。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

この動画では、Gemini Canvas の [作成] メニューを使用して、大量のテキストをインフォグラフィックやウェブページなどのビジュアル アセットに瞬時に変換する方法を説明します。

詳細

この動画では、Gemini in Gmail を使用して新しいメールの下書きを作成する方法、トーンを調整する方法、ドライブ ファイルのコンテキストを使用して返信する方法、スマート リプライの候補を使用する方法について説明します。

詳細

This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

詳細

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。

詳細

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.

詳細

生成 AI アプリケーションは、大規模言語モデル（LLM）の発明以前にはほぼ不可能であった、新しいユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。アプリケーション デベロッパーが Google Cloud 上で生成 AI を活用し、魅力的で強力なアプリを構築するにはどうすればよいでしょうか？ このコースでは、生成 AI アプリケーションについて学びます。また、プロンプト設計と検索拡張生成（RAG）を使用して、LLM を活用した強力なアプリケーションを構築する方法についても学びます。さらに、生成 AI アプリケーションで使用できるプロダクション レディなアーキテクチャについて学び、LLM と RAG ベースのチャット アプリケーションを構築します。

詳細

Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

詳細

This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.

詳細

企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

詳細

この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

詳細

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。 Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）プログラムの他のコンテンツも併せてご確認ください。 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。

詳細

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。 Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）プログラムの他のコンテンツも併せてご確認ください。

詳細

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。

詳細

このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。

詳細

2 部構成でお届けするコースシリーズの第 2 部「Google Cloud でのオブザーバビリティ」へようこそ。このコースを受講する前に、パート 1 の「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」を修了することをおすすめします。このコースでは、Error Reporting、Cloud Trace、Cloud Profiler などのアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学びます。

詳細

このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

詳細

このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

詳細

「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。

詳細

この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の ML の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

詳細

Gemini Notebook を使用して、Professional Machine Learning Engineer（PMLE）認定試験に向けてパーソナライズされた学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、ノートブックを作成し、その学習ガイドを使用して認定資格試験に向けて練習します。

詳細

このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発ワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

詳細

このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、ネットワーク エンジニアによる VPC ネットワークの作成、更新、管理にどのように役立つかについて学びます。検索エンジンで調べられる内容を超えた、自身のネットワーキング タスクに固有のガイダンスの提供を Gemini に指示する方法を学習します。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで Google Cloud VPC ネットワークの作業がどのように簡単になるかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

詳細

このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、エンジニアによるインフラストラクチャの管理にどのように役立つかについて学習します。アプリケーション ログを検索して理解するように Gemini に指示する方法、GKE クラスタを作成する方法、ビルド環境の作成方法を調査する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで DevOps ワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

詳細

このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、Google のプロダクトとサービスを使用してアプリケーションを開発、テスト、デプロイ、管理するうえでどのように役立つかを学習します。Gemini を利用して、ウェブ アプリケーションを開発および構築する方法、アプリケーションのエラーを修正する方法、テストを作成する方法、データをクエリする方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）がどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

詳細

このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、クラウド環境とリソースを安全に保つうえでどのように役立つかを学習します。サンプル ワークロードを Google Cloud の環境にデプロイする方法、Gemini を使用してセキュリティ構成ミスを特定、修正する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでクラウドのセキュリティ ポスチャーがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

詳細

このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得する方法を学びます。ハンズオン ラボでは、Gemini を使用することで GKE のデプロイ ワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、Google の次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

詳細

In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

詳細

In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

詳細

In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

詳細

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.

詳細

Cloud TPU コースへようこそ。このコースでは、さまざまなシナリオにおける TPU の長所と短所を検討し、各種 TPU アクセラレータを比較して最適なものを選択できるようにします。また、AI モデルのパフォーマンスと効率を最大化する戦略を学び、柔軟な ML ワークフローにおける GPU / TPU の相互運用性の重要性について理解を深めます。魅力的なコンテンツと実践的なデモを通じて、TPU を効果的に活用するための方法を段階的に確認していきます。

詳細

AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。

詳細

AI Hypercomputer を使い始めたい方に最適なコースです。AI Hypercomputer の基礎と、それが AI ワークロードで AI を支援する仕組みについて説明します。GPU、TPU、CPU など、ハイパーコンピュータ内の各種コンポーネントについて学び、ニーズに合った適切なデプロイ アプローチを選択する方法を知ることができます。

詳細

Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュ引用を出力する。

詳細

このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。

詳細

このコースでは、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して AI のプライバシーと安全性の推奨プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

詳細

このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。 参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。

詳細

AI は、革新的な技術である一方で、新たなセキュリティ上の課題を生み出す可能性も否定できません。このコースでは、セキュリティとデータ保護の責任者を対象に、組織内で AI を安全に管理するための戦略を説明します。AI 特有のリスクを事前に特定して軽減し、機密データを保護し、コンプライアンスを確保しながら、復元力の高い AI インフラストラクチャを構築するための枠組みについて学ぶ。4 つの業界のユースケースを通して、これらの戦略が実際の場面でどのように活用されているかを探る。

詳細

このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。

詳細

このコースでは、AI を活用した検索テクノロジー、ツール、アプリケーションについて学びます。ベクトル エンベディングを利用するセマンティック検索、セマンティック アプローチとキーワード アプローチを組み合わせたハイブリッド検索、グラウンディング対応 AI エージェントとして AI のハルシネーションを最小限に抑える検索拡張生成（RAG）をご紹介します。Vertex AI Vector Search を実践的な経験を積んで、インテリジェントな検索エンジンを構築しましょう。

詳細

このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

詳細

このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

詳細

このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

詳細

このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

詳細

このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

詳細

このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

詳細

このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

詳細

「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。

詳細

安全な Google Cloud ネットワークの構築コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。

詳細

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。

詳細

Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

詳細

「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。

詳細

「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。

詳細

「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。

詳細

「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。

詳細

Gemini Notebook を使用して、Associate Cloud Engineer 認定試験に向けて自分に合った学習ガイドを作成する方法を学びます。 Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験に向けた練習に学習ガイドを使用する方法を身に付けます。

詳細

「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。

詳細

Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャGoogle Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この 3 番目のコースでは、クラウドの自動化、管理ツール、安全なネットワークの構築について説明します。

詳細

Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI このシリーズの最後のコースでは、マネージド ビッグデータ サービス、ML とその価値、スキルバッジを獲得して Google Cloud に関するスキルセットをさらに実証する方法について説明します。

詳細

Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI

詳細

「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。

詳細

「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

詳細

これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 5 つ目です。このコースでは、クラウド セキュリティの原則、リスク管理、脆弱性の特定、インシデント管理、危機管理コミュニケーションなどの重要なコンセプトを組み合わせて適用する、インタラクティブな集大成プロジェクトに取り組みます。また、履歴書の最終更新を行い、新しい面接テクニックを駆使して、この分野の就職活動や面接に自信を持って臨めるようにします。

詳細

これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 1 つ目です。このコースでは、セキュリティ ライフサイクル、デジタル トランスフォーメーション、クラウド コンピューティングの主要なコンセプトなど、サイバーセキュリティの基本を学びます。エントリーレベルのクラウド セキュリティ アナリストがタスクを自動化するために使用する一般的なツールを特定します。

詳細

これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 2 つ目です。このコースでは、広く使用されているクラウド リスク管理フレームワークについて学習し、セキュリティ ドメイン、コンプライアンス ライフサイクル、HIPAA、NIST CSF、SOC などの業界標準について確認します。リスクの特定、セキュリティ管理の実装、コンプライアンス評価、データ保護管理のスキルを身につけます。さらに、リスクとコンプライアンスに特化した Google Cloud ツールとマルチクラウド ツールを実際に使用する経験も積むことができます。また、就職活動や面接の準備に関するテクニックも取り入れ、クラウド リスク管理の複雑な状況を理解し、効果的に対処するための包括的な基礎を提供します。

詳細

Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。

詳細

これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 4 つ目です。このコースでは、ロギング、セキュリティ、アラートのモニタリングの機能と、攻撃を軽減する手法の開発に重点を置いて説明します。脅威フィードのカスタマイズ、インシデント管理、危機管理コミュニケーション、根本原因分析、インシデント対応、イベント後のコミュニケーションに関する貴重な知識を習得できます。Google Cloud ツールを使用して、セキュリティ侵害インジケーターを特定し、ビジネスの継続性と障害復旧に備える方法も学びます。これらの技術スキルに加えて、履歴書の更新や面接のテクニックの練習も行います。

詳細

これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 3 つ目です。このコースでは、クラウド環境における ID 管理とアクセス制御の原則について説明します。AAA（認証、認可、監査）、認証情報の処理、証明書の管理などの重要な要素を取り上げます。また、脅威と脆弱性の管理、クラウドネイティブの原則、データ保護対策といった重要なトピックについても学びます。このコースを修了すると、クラウドベースのリソースを保護し、組織の機密情報を守るために必要なスキルと知識を身につけることができます。さらに、キャリア リソースを活用し、面接のテクニックを磨きながら、プロフェッショナルとしての次のキャリア ステップに備えます。

詳細

This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.

詳細

This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.

詳細

This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.

詳細

Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

詳細