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Gonzalez Eleazar

メンバー加入日: 2023

ダイヤモンド リーグ

79725 ポイント
Craft ADK Agents with Persistent Memories Earned 8月 11, 2026 EDT
Build Enterprise Agents with Code Execution on Gemini platform Earned 6月 17, 2026 EDT
Build Agents with the Agent Development Kit Earned 6月 17, 2026 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 6月 26, 2025 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 4月 10, 2025 EDT
[DEPRECATED] Custom Search with Embeddings in Vertex AI Earned 11月 7, 2024 EST
Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する Earned 10月 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] Orchestrating Gen AI Applications with LangChain Earned 10月 29, 2024 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PDE 認定試験対策 Earned 10月 27, 2024 EDT
[DEPRECATED] Implementing Generative AI with Vertex AI Earned 10月 26, 2024 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 10月 26, 2024 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 10月 26, 2024 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 10月 26, 2024 EDT
[DEPRECATED] Improving developer velocity with Gemini Code Assist Earned 10月 26, 2024 EDT
[DEPRECATED] アプリケーション開発者向けの Gemini Earned 10月 26, 2024 EDT
Agent Platform で生成 AI を使ってみる Earned 10月 24, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI for Business Leaders Earned 10月 15, 2024 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 7月 23, 2024 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 7月 16, 2024 EDT
Google Cloud Generative AI Trailblazer Earned 7月 11, 2024 EDT
Selling the Platform & Building Client Trust Earned 7月 11, 2024 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework Earned 7月 10, 2024 EDT
Unlocking the Power of Google Cloud Generative AI for Partners Earned 7月 4, 2024 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 5月 21, 2024 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 5月 19, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned 5月 19, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned 5月 18, 2024 EDT
ML オペレーション（MLOps）: 概要 Earned 5月 18, 2024 EDT
本番環境 ML システム Earned 5月 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] 特徴量エンジニアリング Earned 5月 18, 2024 EDT
Google Cloud での Keras を使った ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ Earned 5月 14, 2024 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: 特徴の管理 Earned 5月 12, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned 4月 28, 2024 EDT
企業における ML Earned 4月 22, 2024 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 4月 14, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - 日本語版 Earned 4月 14, 2024 EDT
[DEPRECATED] Getting Started with the Vertex AI Gemini API Earned 3月 14, 2024 EDT
ベクトル検索とエンベディング Earned 3月 14, 2024 EDT
Develop Agent Search and Conversation Applications Earned 2月 7, 2024 EST
[DEPRECATED] Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned 2月 5, 2024 EST
Introduction to Gemini for customer experience Earned 2月 5, 2024 EST
[DEPRECATED] Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning Earned 1月 14, 2024 EST
Text Prompt Engineering Techniques Earned 1月 14, 2024 EST
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned 1月 8, 2024 EST
[DEPRECATED] Search with AI Applications Earned 1月 7, 2024 EST
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals Earned 1月 6, 2024 EST
画像キャプション モデルの作成 Earned 12月 28, 2023 EST
Transformer モデルと BERT モデル Earned 12月 28, 2023 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 12月 27, 2023 EST
アテンション機構 Earned 12月 27, 2023 EST
画像生成の概要 Earned 12月 27, 2023 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 12月 27, 2023 EST
Vertex AI Studio の概要 Earned 12月 20, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 12月 20, 2023 EST
責任ある AI の概要 Earned 12月 20, 2023 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 12月 20, 2023 EST
生成 AI の概要 Earned 12月 20, 2023 EST

This course explores architecting stateful AI agents that use short-term memory within a session or long-term memory services. Additionally, it covers giving agents existing expertise through skills. It details the core pillars of context engineering to facilitate personalized, continuous conversational experiences with expert agents.

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In this course, you explore the Code Execution feature of the Gemini platform, which lets AI agents safely generate and run Python code in isolated sandbox environments. You learn how the Agent Sandbox fits into the broader platform architecture, how to configure and operate Code Execution sandboxes using the Agent Platform SDK, and how to integrate code execution into agent workflows with the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform.

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In this course, you'll learn to use the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform to build systems where multiple AI agents collaborate on complex tasks. You'll start with the ADK agent model: how ADK represents agents, tools, and runners, and how a single agent is configured and run. You'll then make tools the model can call, persist session state across agents, and instrument the execution lifecycle with callbacks and plugins. Next, you'll orchestrate multiple agents using ADK's template workflow agents and graph-based workflows, and ground them in enterprise data through multi-source retrieval and MCP integrations. Finally, you'll deploy a multi-agent system to Agent Runtime as a managed service and register and share it through Gemini so users across an organization can reach it.

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このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。

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このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。

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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.

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データレイクとデータ ウェアハウスを使用する従来のアプローチは効果的ですが、特に大規模な企業環境においては欠点があります。このコースでは、データ レイクハウスのコンセプトと、データ レイクハウスの作成に使用する Google Cloud プロダクトについて説明します。レイクハウス アーキテクチャは、オープン スタンダードのデータソースを使用し、データレイクとデータ ウェアハウスの優れた機能を組み合わせて、両者の欠点の多くに対処します。

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This course equips full-stack mobile and web developers with the skills to integrate generative AI features into their applications using LangChain. You'll learn how to leverage LangChain’s capabilities for backend flows and seamless model execution, all within the familiar environment of Python. The course guides you through the entire process, from prototyping to production, ensuring a smooth journey in building next-generation AI-powered applications.

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Gemini Notebook を使用して、Professional Data Engineer 認定試験に向けた自分専用の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、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。

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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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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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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。

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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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Learn how Gemini can revolutionize your ability to develop applications! This course helps developers go beyond the basics and learn how to integrate Gemini into their workflows.

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発ワークフロー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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「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。

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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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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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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。

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This course is for Google Cloud’s top partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities and learn to identify high-impact use cases. Those who complete the training and assessment will receive the Google Cloud Generative AI Trailblazer badge through Skills Boost.

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This course is for Partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities, learn to identify high-impact use cases, and develop the skills to demonstrate and integrate these technologies seamlessly into client solutions and operations.

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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.

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This course is for Partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities and learn to identify high-impact use cases.

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Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門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、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。

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このコースでは、本番環境で高パフォーマンスな ML システムを構築するためのコンポーネントとベスト プラクティスについて学習します。また、ML システムを構築するうえで最も一般的な考慮事項を紹介します。これには、静的トレーニング、動的トレーニング、静的な推論、動的な推論、分散型 TensorFlow、TPU などが含まれます。このコースでは、優れた予測能力にとどまらない、優れた ML システムの特性を探索することに焦点を当てています。

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このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用した特徴量エンジニアリングに関するコンテンツとラボも用意されています。

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このコースでは、TensorFlow と Keras を使用した ML モデルの構築、ML モデルの精度の向上、スケーリングに対応した ML モデルの作成について取り上げます。

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このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。 受講者は、SDK レイヤで Vertex AI Feature Store のストリーミング取り込みを使用する実践的な演習を受けられます。

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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このコースでは、ML ワークフローに対する実践的なアプローチを取り上げます。具体的には、いくつかの ML のビジネス要件とユースケースに取り組む ML チームをケーススタディ形式で紹介します。このチームは、データ マネジメントとガバナンスに必要なツールを理解し、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。 2 つのユースケースに対して ML モデルを構築するための 3 つのオプションがチームに提示されます。このコースでは、チームの目標を達成するために、AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使用する理由について説明します。

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このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。

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このコースでは、まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を行う方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML について確認し、コードを一切記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。また、BigQuery ML のメリットを確認します。その後、ML モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けに ML モデルの品質を評価する方法を説明します。

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Get hands-on with the Gemini Pro and Gemini Pro Vision models through our new labs. This course gives you a unique chance to explore these powerful AI tools while our training content is still in development. Learn to interact with the models using the Vertex AI Gemini API and cURL commands, and help us create the best possible learning experience around this technology. Important Disclaimer: Please note that these labs are under active development. Functionality may occasionally change or break unexpectedly, and content might be removed or altered without notice. By proceeding with this course, you acknowledge this potential disruption.

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このコースでは、AI を活用した検索テクノロジー、ツール、アプリケーションについて学びます。ベクトル エンベディングを利用するセマンティック検索、セマンティック アプローチとキーワード アプローチを組み合わせたハイブリッド検索、グラウンディング対応 AI エージェントとして AI のハルシネーションを最小限に抑える検索拡張生成（RAG）をご紹介します。Vertex AI Vector Search を実践的な経験を積んで、インテリジェントな検索エンジンを構築しましょう。

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In this skill badge, you’ll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud databases.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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This course explores the different products and capabilities of Gemini for customer experience, including CX Agent Studio, Agent Assist and CX Insights. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.

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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.

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(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used) Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

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このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

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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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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

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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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