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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Lin Long

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

16710 ポイント
Supervised Fine-tuning for Gemini Earned 12月 6, 2025 EST
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 11月 27, 2025 EST
アテンション機構 Earned 11月 27, 2025 EST
Google Chat - 日本語版 Earned 11月 26, 2025 EST
Design Foundations for Streaming with Google Cloud Earned 11月 26, 2025 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 11月 26, 2025 EST
責任ある AI の概要 Earned 11月 26, 2025 EST
AppSheet Team Hierarchy Earned 11月 26, 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
MySQL to Cloud Spanner Earned 11月 25, 2025 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 11月 25, 2025 EST
Google Cloud でのデータ分析の概要 Earned 11月 22, 2025 EST
Create Conversational Agents with Stateful Flows Earned 11月 22, 2025 EST
Create Agents with Generative Playbooks Earned 11月 15, 2025 EST
Agent Assist and its Gen AI Capabilities Earned 11月 15, 2025 EST
Conversation Design Fundamentals Earned 11月 14, 2025 EST
Architect Customer Engagement Suite with Google AI Earned 11月 14, 2025 EST
Conversational Insights Earned 11月 14, 2025 EST
Conversational AI and its Engagement Framework Earned 11月 14, 2025 EST
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 11月 12, 2025 EST
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 11月 12, 2025 EST
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 11月 11, 2025 EST
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 11月 11, 2025 EST
Data Engineering on Google Cloud の概要 Earned 11月 10, 2025 EST
Google Kubernetes Engine を使用した構築: 基礎 Earned 10月 31, 2025 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 10月 29, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 10月 28, 2025 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 10月 24, 2025 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備 Earned 9月 29, 2025 EDT

With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.

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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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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、Google Workspace に付属する Google のチャット ソフトウェアである Google Chat について紹介します。 Google Chat で個人やグループにメッセージを送信する方法を説明します。カスタマイズ オプションやコラボレーション機能、そして Google Chat が他の Google Workspace 製品とどのように連携するかについても解説します。 Google Chat のスペースの作成、管理、検索、およびスペースへの参加の方法を確認しながら、スペースの使用方法を詳しく見ていきます。また、スペースとグループ チャットの用途の違いについても説明します。 Google Chat アプリについても紹介し、Google Chat 内でのアプリの検索と使用の方法について解説します。 コースの動画と別に、受講者はハンズオン アクティビティを行い、学んだことを練習します。アクティビティでは 1 人か 2 人の同僚に参加してもらい、Google Chat でやり取りすることを検討してください。

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This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.

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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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A short course on defining and managing teams and organizations in Google AppSheet.

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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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Migration from MySQL to Cloud Spanner using Dataflow that includes sample mock data and all necessary steps with initial assessment to validation including taking care of migrating users and grants.

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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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この初級コースでは、Google Cloud のデータ分析ワークフローについてと、データを探索、分析、可視化し、得られた情報をステークホルダーと共有するために使用できるツールについて学びます。ケーススタディを取り上げながら、ハンズオンラボ、講義、理解度チェック、デモを通じて、元データセットをクリーンなデータに、さらには効果的な可視化やダッシュボードに生まれ変わらせる方法を示します。このコースは、Google Cloud で成果を上げる方法を知りたいと思っているデータ実務担当者にも、さらなるキャリアアップを目指している方にも、専門知識を深める入口として最適な内容になっています。データ分析業務を実際に行っている、あるいはデータ分析を利用している大多数の人に有益です。

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Discover flows in Conversational Agents and learn how to build deterministic chat and voice experiences with language models. Explore key concepts like drivers, intents, and entities, and how to use them to create conversational agents.

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This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.

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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.

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This course explores the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective chatbot experiences that emulate human-like experiences.

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In this course, you'll dive deep into the essential topics you need to know to design, build, and maintain a powerful CES solution. Get ready to transform your understanding of what's possible and create an architecture that drives customer satisfaction. This course is designed to introduce you to the architecture of the Customer Engagement Suite (CES). You'll explore the main considerations for building and implementing Conversational AI solutions including key architectural components and integrations. You'll also explore how Conversational AI interacts with Vertex AI and get a high-level overview of the key features of the Conversational AI Platform.

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In this course you will learn how to leverage Conversational Insights to uncover hidden information from your contact center data to increase operational efficiency and drive data-driven business decisions.

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Transform your understanding of customer service with this course on the Customer Engagement Suite (CES) and its powerful generative AI capabilities. You'll start by tracing the journey of contact centers, understanding how they've evolved and where gen AI is propelling them next. Then, you'll gain a deep understanding of the core building blocks within the CES solution, seeing how each component contributes to delivering exceptional customer experiences. The course concludes by exploring the robust business case for CES, along with practical use cases and the various user personas that benefit from this innovative solution.

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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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Cloud TPU コースへようこそ。このコースでは、さまざまなシナリオにおける TPU の長所と短所を検討し、各種 TPU アクセラレータを比較して最適なものを選択できるようにします。また、AI モデルのパフォーマンスと効率を最大化する戦略を学び、柔軟な ML ワークフローにおける GPU / TPU の相互運用性の重要性について理解を深めます。魅力的なコンテンツと実践的なデモを通じて、TPU を効果的に活用するための方法を段階的に確認していきます。

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AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。

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AI Hypercomputer を使い始めたい方に最適なコースです。AI Hypercomputer の基礎と、それが AI ワークロードで AI を支援する仕組みについて説明します。GPU、TPU、CPU など、ハイパーコンピュータ内の各種コンポーネントについて学び、ニーズに合った適切なデプロイ アプローチを選択する方法を知ることができます。

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このコースでは、Google Cloud におけるデータ エンジニアリング、データ エンジニアの役割と責任、それらが Google Cloud の各サービスにどのように対応しているかについて学びます。また、データ エンジニアリングの課題に対処する方法も学習します。

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このコース「Google Kubernetes Engine を使用した構築: 基礎」では、Google Cloud の全体像と基本的な考え方を確認した後、ソフトウェア コンテナを作成して管理する方法と Kubernetes のアーキテクチャについて説明します。

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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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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。

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このコースでは、Professional Data Engineer（PDE）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握できます。また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。

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