Fedorov Sergei
メンバー加入日: 2023
ゴールドリーグ
4271 ポイント
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 11月 2, 2026 EST
Vertex AI Studio の概要
Earned 11月 25, 2025 EST
画像キャプション モデルの作成
Earned 11月 25, 2025 EST
Transformer モデルと BERT モデル
Earned 11月 25, 2025 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ
Earned 11月 25, 2025 EST
アテンション機構
Earned 11月 25, 2025 EST
画像生成の概要
Earned 11月 25, 2025 EST
生成 AI の概要
Earned 11月 7, 2025 EST
Vertex AI でノートブックを使用する
Earned 11月 7, 2025 EST
Google Cloud における AI と ML の概要
Earned 10月 23, 2025 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 10月 19, 2025 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築
Earned 8月 8, 2023 EDT
On Premises Installation and Fundamentals with Google Cloud's Apigee API Platform
Earned 5月 7, 2023 EDT
Apigee API プラットフォームを使用した API の作成
Earned 3月 14, 2023 EDT
Apigee API プラットフォームを使用した API のセキュリティ
Earned 3月 13, 2023 EDT
Apigee API プラットフォームを使用した API の設計と基礎
Earned 3月 2, 2023 EST
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、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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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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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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このコースは、Vertex AI Notebooks に関する入門コースです。Vertex AI Notebooks は Jupyter ノートブックをベースとした環境であり、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングに至るまで ML のワークフロー全体をサポートする統合プラットフォームを提供します。このコースでは、（1）Vertex AI Notebooks の種類とそれぞれの機能、（2）Vertex AI Notebooks の作成と管理の方法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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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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この中級コースでは、Google Cloud で堅牢なバッチデータ パイプラインを設計、構築、最適化する方法を学習します。基本的なデータ処理から一歩進んで、大規模なデータ変換と効率的なワークフロー オーケストレーションを確認します。この内容は、タイムリーなビジネス インテリジェンスと重要なレポートの作成に不可欠です。
実装に Apache Beam 用の Dataflow と Apache Spark 向け Serverless（Dataproc Serverless）を使用する実践的な演習を行い、パイプラインの信頼性の確保と効果的な運用を実現するために、データの品質、モニタリング、アラートに関する重要な考慮事項に対処します。データ ウェアハウジング、ETL / ELT、SQL、Python、Google Cloud のコンセプトに関する基本的な知識があることが推奨されます。
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This course introduces you to the fundamentals and advanced practices applicable to the installation and management of Google Cloud's Apigee API Platform for private cloud.
Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials,
you will learn how to design, install, secure, manage, and scale Apigee API Platform.
This is the first course of the Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud series. After completing this course, enroll in the On Premises Management, Security, and Upgrade with Google Cloud's Apigee API Platform course.
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このコースでは、複数のサービスを利用する API を作成する方法と、Apigee でカスタムコードを使用する方法を学びます。また、障害処理や、プロキシ間でロジックを共有する方法についても学びます。トラフィック管理とキャッシュ保存も取り上げます。また、デベロッパー ポータルを作成し、そのポータルに API を公開します。ロギングと分析、CI / CD、Apigee でサポートされているさまざまなデプロイモデルについて学習します。
講義、ハンズオンラボ、補足的な資料を組み合わせて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。
このコースは、3 コースから構成される「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」コースシリーズの最後のコースとなります。
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このコースでは、API のセキュリティを確保する方法を学びます。API のセキュリティ上の懸念事項について確認し、REST API の主要な認証方法である OAuth について学びます。JSON Web Token（JWT）と連携セキュリティについても学習します。また、不正なリクエストに対するセキュリティ保護、パブリック ネットワークを介した安全なリクエストの送信、Apigee ユーザーからデータを保護する方法についても学びます。
講義、ハンズオンラボ、補足的な資料の組み合わせを通じて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。このコースは、「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」シリーズの 2 つ目のコースです。このコースを修了したら、「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」コースを受講してください。
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このコースでは、API を設計する方法と、OpenAPI 仕様を使用してそれらを文書化する方法を学びます。API のライフサイクルについて理解し、Apigee API プラットフォームがそのライフサイクルのあらゆる側面の管理にどのように役立つかを学びます。また、API プロキシを使用して API を設計する方法と、アプリ デベロッパー向けに API を API プロダクトとしてパッケージ化する方法を学びます。
レッスン、ハンズオンラボ、補足的な資料の組み合わせを通じて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。このコースは「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Apigee API プラットフォームを使用した API のセキュリティ」コースを受講してください。
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