参加 ログイン

Google Cloud コンソールでスキルを試す

AK Mansoor

メンバー加入日: 2026

ブロンズリーグ

2768 ポイント
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 4月 29, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 4月 29, 2026 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 4月 29, 2026 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 4月 29, 2026 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 4月 29, 2026 EDT
Arcade Voyage: Modern Application Development Earned 4月 29, 2026 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 4月 28, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 4月 28, 2026 EDT
Dialogue Design Earned 4月 28, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Migration Earned 4月 28, 2026 EDT
Arcade Adventure: GKE Operations and Networking Earned 4月 27, 2026 EDT

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

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、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、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、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

On Google Cloud, building an app usually means handling more than just the code. You’ll need to deploy it, connect services, and keep things running properly. In this voyage, you’ll host a web app, set up a deployment pipeline, and build a REST API with Cloud Run. You’ll also try out Flutter and set up a Python development environment. You’ll work with VPC networks, load balancing, and clean up unused resources along the way. It’s a practical set of tasks that reflects how apps are actually run on Google Cloud.

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

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

78%—or nearly 8 in 10—business leaders say Google Cloud helps them stay ahead in the age of AI. A big part of that comes down to how teams build and connect intelligent systems. Here, you’ll build and manage conversational agents, and use speech-to-text and translation APIs to handle different types of input. You’ll also move from monolithic apps to microservices on GKE, connect workflows using webhooks, and use observability tools to keep track of what’s happening. IAM comes in as well to manage access where needed. It’s a practical look at how these pieces are used together in real setups.

詳細

A lot of cloud work comes down to moving data, managing access, and making sense of what’s happening behind the scenes. In this trail, you’ll migrate a MySQL database to Google Cloud, work with IAM permissions using gcloud, and analyze network traffic with VPC Flow Logs. You’ll also store and manage media files, prepare data with Dataprep, and build reports using Looker Studio and LookML. There’s even a lab on measuring Speech-to-Text accuracy. It’s a mix of tasks that shows how data is handled, monitored, and used across different parts of Google Cloud.

詳細

Google Kubernetes Engine (GKE) is all about running and managing containerized applications without worrying too much about the underlying setup. In this adventure, you’ll get hands-on with how things actually work—managing workloads, debugging issues, and trying out autoscaling. You’ll also explore Autopilot, run load tests, and work with private clusters and network access. By the end, you’ll have a clearer sense of how GKE setups are put together and handled in practice.

詳細