Prajapati Nirav
メンバー加入日: 2026
ゴールドリーグ
4401 ポイント
Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合
Earned 9月 11, 2026 EDT
Google Cloud で Cloud Run を使用したアプリケーション開発: 基礎
Earned 9月 7, 2026 EDT
Google Cloud 上でのコンテナ化アプリケーションの開発
Earned 9月 7, 2026 EDT
Google Cloud 上での Cloud Run functions を使用したアプリケーション開発
Earned 8月 26, 2026 EDT
Google Cloud におけるサービスのオーケストレーションとコレオグラフィー
Earned 8月 10, 2026 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 8月 5, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める
Earned 8月 5, 2026 EDT
Enterprise のエージェントとユースケース
Earned 8月 5, 2026 EDT
エージェントの基礎
Earned 8月 5, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 6月 6, 2026 EDT
Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合に関する短いコースです。ここでは、Gemini API とその生成 AI モデルについて学習し、Gemini モデルにコードからアクセスする方法を学びます。これらのモデルの機能は、アプリからのテキスト、画像、動画のプロンプトを使用してテストできます。
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このコースでは、アプリケーションを実行するための Cloud Run サーバーレス プラットフォームについて説明します。Cloud Run の基礎とそのリソースモデル、コンテナ ライフサイクルについて学習します。また、サービス ID、サービスへのアクセスを制御する方法、アプリケーションを Cloud Run にデプロイする前にローカルで開発、テストする方法も確認します。Google Cloud の他のサービスと統合して、フル機能のアプリケーションをビルドする方法も説明しています。
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このコースでは、コンテナの概要と、コンテナ イメージをビルドし、パッケージ化する方法について説明します。また、コンテナの作成と保護に関するベスト プラクティスを紹介し、アプリケーション開発者向けに Cloud Run と Google Kubernetes Engine の概要を説明します。
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このコースでは、Google のサーバーレス フルマネージド Functions as a Service（FaaS）プロダクトである Cloud Run functions について学びます。このサービスを使用すると、クラウド インフラストラクチャからの HTTP リクエストと HTTP イベントに応答するための単一目的の関数コードを実装できます。
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このコースでは、イベントベースのアプリケーションの概要を紹介し、サービス オーケストレーションとコレオグラフィを使用してマイクロサービスを調整する方法を解説します。講義とハンズオンラボを通じて、Workflows、Eventarc、Cloud Tasks、Cloud Scheduler を使用して Google Cloud 上にマイクロサービス アプリケーションを構築する方法を学びます。
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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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Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始めて、スキルバッジを獲得しましょう。さまざまなデータソースをアプリケーションに接続し、強力で統合された検索・分析エンジンを構築します。Deep Research エージェント、マルチエージェント アイディエーション、NotebookLM を使用した集中的な分析などの高度な機能を習得します。
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AI エージェントがビジネスの成果を促進する仕組みについて学習します。エージェント タイプを KPI にマッピングし、実際のボトルネックを解決するユースケースを確認します。次に、Gemini Enterprise が、ノーコード ソリューションからハイコード ソリューションまで、適切なエージェントの構築とオーケストレーションをどのように支援するのかについて学びます。
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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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「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。
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