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Hany Nahfiz

メンバー加入日: 2025

ゴールドリーグ

1514 ポイント
AI Boost Bites: Tame Your Inbox with AI Earned 5月 24, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent Earned 5月 24, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Image-to-Sheets Hack Earned 5月 24, 2026 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned 5月 24, 2026 EDT
アテンション機構 Earned 12月 14, 2025 EST
画像生成の概要 Earned 12月 14, 2025 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 12月 14, 2025 EST
責任ある AI の概要 Earned 12月 13, 2025 EST
生成 AI の概要 Earned 12月 13, 2025 EST

This video covers how to use Gemini in Gmail to summarize emails, find information, and draft replies, helping you manage your inbox more efficiently.

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This video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.

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This video covers how to eliminate tedious manual data entry using Gemini. Learn how to take a picture or screenshot of data (from PDFs, paper, or images) and prompt Gemini to instantly convert it into a structured Google Sheet. Discover this simple hack to save countless hours transcribing data, turning Gemini into your personal data entry assistant. Just snap, prompt, and export!

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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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、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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