verma anurag
メンバー加入日: 2026
ゴールドリーグ
3006 ポイント
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 6月 10, 2026 EDT
最初のエージェントをデプロイする
Earned 4月 22, 2026 EDT
本番環境でエージェントを構築してデプロイする
Earned 4月 22, 2026 EDT
エンドツーエンドの SDLC のための Gemini
Earned 4月 22, 2026 EDT
クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装
Earned 4月 19, 2026 EDT
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 4月 18, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 4月 14, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める
Earned 4月 13, 2026 EDT
Enterprise のエージェントとユースケース
Earned 4月 13, 2026 EDT
エージェントの基礎
Earned 4月 13, 2026 EDT
AI エージェントの概要
Earned 4月 13, 2026 EDT
「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。基盤モデルおよびプロンプト 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。
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エージェントを localhost から本番環境に移行します。このコースでは、ADK エージェントを Vertex AI Agent Engine と Cloud Run にデプロイする方法を学びます。メモリバンクを使用するセッション間メモリについても、任意で受講できます。
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Google の Agent Development Kit（ADK）と Google Cloud の堅牢なインフラストラクチャを使用したマルチ エージェント システムのアーキテクチャとデプロイについて確認します。サーバーレスの Cloud Run から高パフォーマンスの GKE まで、最適なホスティング環境を特定しながら、階層型エージェント ツリーと決定論的ワークフロー エージェントを設計する方法を学びます。これにより、セキュリティとスケーラビリティに優れた、プロダクション レディな AI エージェントの構築が可能になります。
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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。
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「クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装」コースを修了して入門レベルのスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Google のコラボレーション プラットフォームの概要と、 Gmail、カレンダー、Meet、ドライブ、スプレッドシート、AppSheet の使用方法を学びます。
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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。
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「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」コースの中級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、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。
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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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AI エージェントのコンセプトの概要を理解したうえで、AI エージェントが自律的なアクションと推論を使用して複雑な問題を解決する仕組みを学習します。また、エージェントがユーザーに代わって学習、計画し、目標を達成できるようにする技術的アーキテクチャ（モデル、ツール、オーケストレーション）について学びます。
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