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Vysyaraju Udit Narayan

メンバー加入日: 2025

ゴールドリーグ

1675 ポイント
Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング Earned 8月 18, 2026 EDT
Gemini Enterprise を使用したマルチエージェント ワークフローのオーケストレーション Earned 8月 11, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める Earned 8月 11, 2026 EDT
Arcade Voyage: Cloud Storage and Data Governance Earned 7月 31, 2026 EDT
エコシステム全体で機密データを検出して保護する Earned 7月 30, 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 7月 18, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 12月 18, 2025 EST

「Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング」の中級スキルバッジを獲得できるコースを修了すると、 現実世界の言語モデルにおける研究課題の策定、簡単なトークナイザーの構築、Transformer 言語モデルのトレーニング用データセットの準備、小規模言語モデルのトレーニング ループの実行といったスキルを実証できます。

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「Gemini Enterprise を使用したマルチエージェント ワークフローのオーケストレーション」入門スキルバッジ コースを修了すると、Gemini Enterprise を活用したエージェント アシスタントを使用して、ファースト パーティとサードパーティのソース間でのデータ統合、マルチメディア マーケティング資料の作成、システム間でのビジネス アクションの自動化を行うスキルがあることを証明できます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。バッジはトピックに習熟していることの証明であり、仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。

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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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Data is one of the most valuable assets an organization owns, making its safe handling and governance essential. In this voyage, you will master Cloud Storage fundamentals by automating bucket management via APIs and the CLI, while enforcing compliance with Bucket Lock. You will then advance to automated security, configuring Sensitive Data Protection Discovery to scan and catalog risks across BigQuery and Cloud Storage. Complete with two challenge labs, this journey equips you to secure assets across your entire cloud ecosystem.

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「エコシステム全体で機密データを検出して保護する」中級コースを修了して スキルバッジを獲得すると、Sensitive Data Protection サービス （Cloud Data Loss Prevention（DLP）API を含む）を使用して、Cloud Storage ファイル、BigQuery データ、生成 AI モデルの回答など、Google Cloud エコシステム全体で 機密データを検出、検査、秘匿化、匿名化するためのスキルを実証できます。

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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。

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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。

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