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Silva de Almeida Francy Helder

メンバー加入日: 2025

Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築 Earned 3月 17, 2026 EDT
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 3月 11, 2026 EDT
エージェントの動作を最適化する Earned 3月 9, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築を始める Earned 3月 5, 2026 EST
エージェントの基礎 Earned 3月 4, 2026 EST
Cloud Run で AI モデルをデプロイしてスケールする Earned 2月 27, 2026 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 2月 25, 2026 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 8月 29, 2025 EDT

Agent Development Kit（ADK）を使用して、複雑でプロダクション レディな AI エージェントを構築する方法について学習します。このコースでは、ADK のオープンソース フレームワークについて学び、簡単なプロンプト エンジニアリングから、エンタープライズ クラスのマルチエージェント システムに適したコードファーストの構造化ソフトウェア開発アプローチに移行する方法を習得します。

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「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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初めてのエージェントを構築できたところで、次のステップに進みましょう。このコースでは、高度な指示、モデル選択、計画機能、構造化出力パターンを適用して、基本的な AI エージェントを高度で正確なアシスタントに変える方法を学び、スキルを向上させます。 コミュニティ フォーラムでは質問やディスカッションを行えます。ぜひご参加ください。

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Google の Agent Development Kit（ADK）を使用して AI エージェントを初めて構築、構成、実行してみることで、エージェントに関する理解を実践に活かしましょう。 この実践的なコースでは、完全な ADK 開発環境をセットアップしたうえで、Python コードと YAML 構成の両方を使用してエージェントを作成し、複数のインターフェースを介してエージェントを実行します。また、エージェントの動作を定義するコア パラメータについても学習し、コース 1 で学習した内容を実際に使えるコードに適用します。

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AI エージェントは、従来の大規模言語モデル（LLM）を超える大きな変化をもたらします。単にテキストベースの解決策を生成するだけでなく、自律的に行動して、それを実行に移すこともできます。このコースでは、AI エージェントの基礎、LLM API との違い、現実の場面でどのように真価を発揮するのかを解説します。また、Google のエージェント ホワイトペーパーに基づき、エージェントのコードを書き始める前に必要となる理論的基盤を提供します。単なるテキスト生成ではなく、自律的で目標指向のふるまいという観点から AI システムを理解したい開発者、アーキテクト、技術的意思決定者に適した内容です。質問やディスカッションについては、コミュニティ フォーラムにご参加ください。

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AI 推論は、トレーニング済み ML モデルを使用し、学習したパターンを適用することで、新しい未知のデータについて予測を行うプロセスです。このコースは、Cloud Run に AI 推論サービスを迅速にデプロイする方法に関心のある開発者、データ サイエンティスト、ML エンジニアを対象としています。クラウドベースのサーバーレス アプリケーション デプロイ ソリューションに精通しているものの、Google Cloud サーバーレス プロダクトを使用して AI 推論を実行した経験がない方に適しています。 このコースでは、GPU を使用して AI 推論用のモデルをデプロイし、生成 AI アプリをデータ ストレージ サービスと統合する例を紹介します。

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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

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