DUTTA Debashis
メンバー加入日: 2020
シルバーリーグ
8717 ポイント
エージェントの基礎
Earned 6月 11, 2026 EDT
AI エージェントの概要
Earned 6月 11, 2026 EDT
画像生成の概要
Earned 12月 27, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 日本語版
Earned 12月 21, 2023 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 12月 21, 2023 EST
責任ある AI の概要
Earned 12月 21, 2023 EST
生成 AI の概要
Earned 12月 20, 2023 EST
#GoogleClout Set 7
Earned 8月 22, 2022 EDT
#GoogleClout Set 6 (5/10)
Earned 8月 21, 2022 EDT
#GoogleClout Set 5 (4/10)
Earned 8月 21, 2022 EDT
#GoogleClout Set 4 (3/10)
Earned 8月 21, 2022 EDT
#GoogleClout Set 3 (2/10)
Earned 8月 21, 2022 EDT
#GoogleClout Set 2, 1/10
Earned 8月 21, 2022 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求
Earned 11月 20, 2021 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション
Earned 11月 20, 2021 EST
Terraform を使用したクラウド インフラストラクチャの管理
Earned 11月 7, 2021 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 11月 7, 2021 EST
Google Cloud の基礎
Earned 11月 7, 2021 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 11月 6, 2021 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 11月 6, 2021 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 11月 6, 2021 EDT
このコースでは、AI エージェントの基礎について解説し、エージェントが現実の場面でどのように真価を発揮するのかを確認します。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と考えている開発者、アーキテクト、技術的意思決定者にとっての基盤となります。
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AI エージェントのコンセプトの概要を理解したうえで、AI エージェントが自律的なアクションと推論を使用して複雑な問題を解決する仕組みを学習します。また、エージェントがユーザーに代わって学習、計画し、目標を達成できるようにする技術的アーキテクチャ（モデル、ツール、オーケストレーション）について学びます。
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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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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。
スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。
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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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Flex your Google Clout! Each week unlocks a new cloud puzzle. How fast can you find the solution? Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.
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Flex your Google Clout! Each day unlocks a new cloud puzzle. Complete all five and you’ll earn the inaugural Google Cloud badge! Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.
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クラウド テクノロジーは組織に大きな力をもたらします。データと組み合わせることで、イノベーションの触媒となり、カスタマー エクスペリエンスの向上を促進します。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、組織がクラウドを活用して、データをよりアクセスしやすく、実用的で、価値のあるものにする方法を学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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このコースでは、Google Cloud の上級ユーザーを対象に、 Terraform を使用してクラウド リソースを記述し、リリースする方法を説明します。 Terraform は、API を宣言的な構成ファイルにコード化するオープンソースのツールです。 構成ファイルは、チームメンバー間で共有したり、コードとして扱ったりできます。また、編集、レビュー、バージョン管理もできます。これらの ハンズオンラボでは、サンプル テンプレートを使用して、 シンプルなサーバーから、完全にロードバランスされたアプリケーションまで、さまざまな構成をリリースする方法を 学びます。
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「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。
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この入門レベルのコースでは、 Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。Cloud Shell コマンドの記述、 初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーションの実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。
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「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。
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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。
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「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。
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