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Arismendy Sanabria Jimmy

メンバー加入日: 2022

Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 12月 3, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 12月 3, 2024 EST
[DEPRECATED] Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud Earned 11月 27, 2024 EST
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 11月 22, 2024 EST
Vertex AI Search for Commerce Earned 11月 22, 2024 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 11月 18, 2024 EST
アテンション機構 Earned 11月 18, 2024 EST
画像生成の概要 Earned 11月 18, 2024 EST
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 11月 1, 2024 EDT
Vertex AI でノートブックを使用する Earned 10月 30, 2024 EDT
Upgrading and Monitoring the Apigee Hybrid API Platform Earned 5月 27, 2024 EDT
Managing and Securing the Apigee Hybrid API Platform Earned 5月 27, 2024 EDT
Apigee API プラットフォームを使用した API の作成 Earned 5月 13, 2024 EDT
Apigee API プラットフォームを使用した API のセキュリティ Earned 5月 5, 2024 EDT
Apigee API プラットフォームを使用した API の設計と基礎 Earned 5月 5, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 8月 30, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 8月 30, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 8月 30, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 8月 30, 2023 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 12月 21, 2022 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 12月 5, 2022 EST

このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。

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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

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In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.

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「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。

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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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This course discusses the upgrade process for Apigee hybrid, and teaches you how to monitor and troubleshoot the hybrid runtime plane components.

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This course discusses how environments are managed in Apigee hybrid, and how runtime plane components are secured. You will also learn how to deploy and debug API proxies in Apigee hybrid, and about capacity planning and scaling.

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このコースでは、複数のサービスを利用する API を作成する方法と、Apigee でカスタムコードを使用する方法を学びます。また、障害処理や、プロキシ間でロジックを共有する方法についても学びます。トラフィック管理とキャッシュ保存も取り上げます。また、デベロッパー ポータルを作成し、そのポータルに API を公開します。ロギングと分析、CI / CD、Apigee でサポートされているさまざまなデプロイモデルについて学習します。 講義、ハンズオンラボ、補足的な資料を組み合わせて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。 このコースは、3 コースから構成される「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」コースシリーズの最後のコースとなります。

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このコースでは、API のセキュリティを確保する方法を学びます。API のセキュリティ上の懸念事項について確認し、REST API の主要な認証方法である OAuth について学びます。JSON Web Token（JWT）と連携セキュリティについても学習します。また、不正なリクエストに対するセキュリティ保護、パブリック ネットワークを介した安全なリクエストの送信、Apigee ユーザーからデータを保護する方法についても学びます。 講義、ハンズオンラボ、補足的な資料の組み合わせを通じて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。このコースは、「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」シリーズの 2 つ目のコースです。このコースを修了したら、「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」コースを受講してください。

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このコースでは、API を設計する方法と、OpenAPI 仕様を使用してそれらを文書化する方法を学びます。API のライフサイクルについて理解し、Apigee API プラットフォームがそのライフサイクルのあらゆる側面の管理にどのように役立つかを学びます。また、API プロキシを使用して API を設計する方法と、アプリ デベロッパー向けに API を API プロダクトとしてパッケージ化する方法を学びます。 レッスン、ハンズオンラボ、補足的な資料の組み合わせを通じて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。このコースは「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Apigee API プラットフォームを使用した API のセキュリティ」コースを受講してください。

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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

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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。

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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。

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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。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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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。

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