メンバー加入日: 2020
Google Cloud の費用の把握
Earned 7月 29, 2020 EDT
Google Cloud の Kubernetes
Earned 7月 27, 2020 EDT
Alexa Skills Development
Earned 6月 25, 2020 EDT
ML 入門: 画像処理
Earned 6月 2, 2020 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned 5月 27, 2020 EDT
Cloud Healthcare API
Earned 5月 15, 2020 EDT
ML 入門: 言語処理
Earned 5月 4, 2020 EDT
このコースは、技術または財務の担当者で Google Cloud の費用の管理を担う方に最適です。請求先アカウントを設定する方法、 リソースを整理する方法、請求アクセス権限を管理する方法を学びます。 ハンズオンラボでは、請求書を表示する方法、BigQuery や Google スプレッドシートを使用して課金データを分析する方法、 Data Studio を使用してカスタムの課金ダッシュボードを作成する方法を習得します。動画で紹介されている関連資料には、 こちらの参考資料ドキュメントからアクセスできます。
Kubernetes は最も人気のあるコンテナ オーケストレーション システムであり、Google Kubernetes Engine は特に Google Cloud でマネージド Kubernetes Deployment をサポートするよう 設計されています。この上級レベルのコースでは、 Docker イメージとコンテナを構成し、本格的な Kubernetes Engine アプリケーションをデプロイする実践演習を行います。 また、コンテナ オーケストレーションを独自のワークフローに統合するために必要な 実践的なスキルを学びます。 ハンズオン チャレンジラボを受講して、 スキルを証明し、知識を確認することもできます。このコースの修了後、 Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイコースの 最後にあるチャレンジラボを追加で完了して、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得しましょう。
In this Quest, you will learn how to create Alexa skills that respond to voice commands and which can be used on the Amazon Echo, Dot, and Tap devices. You will create back-end functions in AWS Lambda, and then connect them with voice response logic using the Alexa Skills Kit. You will use both the AWS Console and the Amazon Developer Portal in these labs, the latter requiring you to have or create a no-cost, no-credit-card-required account. No hardware device is required for any lab; an Alexa voice response simulation system is provided in the Amazon Developer Portal. Templates used in these labs can be adapted and extended to create your own Alexa skills and offer them to the worldwide Alexa user community.
大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、 画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです 。 Google Cloud Platform は、 API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供します。 こうした機能とさまざまな API を備えた GCP のツールを使えば、 ほぼあらゆる ML ジョブに対応できます。 この入門コースでは、 画像処理に用いられる ML の実践的な演習を行います。 ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、 画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。
With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.
Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.
ML は、IT 分野で最も急速に成長している技術の一つであり、Google Cloud Platform はその発展に大きく貢献してきました。 Google Cloud では多数の API により、ほぼすべての ML ジョブに対応するツールを提供しています。 この入門コースでは、ラボを通じて言語処理に活用できる ML の実践演習を行います。 これにより、テキストからのエンティティの抽出、 感情分析と構文解析、音声文字変換のための Speech-to-Text API の使用方法を学ぶことができます。