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Pratahkal Roopashree

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

12169 ポイント
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 5月 17, 2026 EDT
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 5月 17, 2026 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 5月 8, 2026 EDT
責任ある AI の概要 Earned 5月 8, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 5月 8, 2026 EDT
生成 AI の概要 Earned 5月 8, 2026 EDT
Google Cloud におけるデータ分析の概要 Earned 1月 25, 2026 EST
Level 1: Compute, Storage and Monitoring Earned 1月 11, 2026 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 8月 29, 2025 EDT
Level 2: Building with Cloud Tools Earned 8月 26, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 8月 15, 2025 EDT
Future Ready Skills Earned 8月 14, 2025 EDT

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。

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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。

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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。

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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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これは、5 つのコースからなる「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 1 つ目のコースです。このコースでは、クラウドデータ分析とは何かについて、そしてデータの取得、保存、処理、可視化に関連するクラウド データ アナリストの役割と責任について学びます。受講者は、Google Cloud ベースのツール（BigQuery や Cloud Storage など）のアーキテクチャと、それらを使用してデータを効果的に整理、提示し、レポートを作成する方法を確認します。

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A new year brings a fresh opportunity to build consistency in how you learn and apply cloud skills. In this challenge, you’ll deploy applications using App Engine and Cloud Run Functions, work with Compute Engine instances, and manage data through Cloud Storage using both the console and CLI. You’ll also define fine-grained access with custom IAM roles, analyze logs, create alerts from logs-based metrics, and monitor workloads across multiple projects. Together, these labs help you begin the year by strengthening essential cloud operations skills and developing habits that support reliable, well-monitored applications.

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「Google Cloud コンピューティングの基礎」クエストを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 クエストでは、Compute Engine を使用して、仮想マシン（VM）、永続ディスク、ウェブサーバーを操作する方法を学習します。

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Get hands-on with building apps using Flutter, Dart, and AppSheet, and automate tasks with Document AI and Python. Learn to validate infrastructure with Terraform, monitor performance using Prometheus, and process data with Dataproc. You’ll also explore enterprise tools like Media CDN, Neo4j, and SAP integration while earning an exclusive Google Cloud Credential!

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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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Cloud roles are evolving fast—and staying future-ready means knowing more than just code. According to industry reports, over 70% of cloud professionals now work across app development, data engineering, and network management. This challenge is designed to equip you with skills across all three. You'll build dynamic apps with Flutter and Node.js, work with modern data tools like Firestore, LookML, and Cloud SQL, and strengthen your networking fundamentals with Cloud NAT, HA-VPN, and Private Google Access. There’s even a hands-on intro to machine learning with TensorFlow. These are the skills that don’t just meet today’s demands—they prepare you for what’s next!

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