강 동수
メンバー加入日: 2025
ダイヤモンド リーグ
124925 ポイント
Gemini in BigQuery で生産性を高める
Earned 10月 1, 2026 EDT
クラウド コンピューティングにおけるセキュリティ原則の概要
Earned 9月 30, 2026 EDT
クラウドのセキュリティ リスク管理戦略
Earned 9月 30, 2026 EDT
データ サイエンティストのための BigQuery
Earned 9月 22, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 9月 20, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる
Earned 9月 19, 2026 EDT
AWS プロフェッショナルのための Google Cloud IAM とネットワーキング
Earned 9月 17, 2026 EDT
Apigee X を使用した API の開発と保護
Earned 9月 17, 2026 EDT
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理
Earned 9月 16, 2026 EDT
Google Cloud リソースのモニタリングと管理
Earned 9月 15, 2026 EDT
AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築
Earned 9月 15, 2026 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned 9月 15, 2026 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned 9月 14, 2026 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要
Earned 9月 13, 2026 EDT
Gemini Code Assist でアプリ開発を効率化する
Earned 9月 12, 2026 EDT
Azure プロフェッショナルのための Google Cloud IAM とネットワーキング
Earned 9月 11, 2026 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う
Earned 9月 10, 2026 EDT
バイブ コーディングと MCP を使用してスマートなクラウド アプリケーションを構築する
Earned 9月 10, 2026 EDT
Google Cloud におけるセキュリティの管理
Earned 9月 9, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク セキュリティ
Earned 9月 9, 2026 EDT
Bigtable インスタンスの作成と管理
Earned 9月 8, 2026 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発
Earned 9月 8, 2026 EDT
Gemini Notebook で新たな知見を得る
Earned 9月 8, 2026 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 9月 8, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 9月 8, 2026 EDT
NCC を使用したクラウド ネットワークの接続
Earned 9月 8, 2026 EDT
AlloyDB インスタンスの作成と管理
Earned 9月 7, 2026 EDT
Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装
Earned 9月 7, 2026 EDT
Apigee X のデプロイと管理
Earned 9月 7, 2026 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング
Earned 9月 6, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの設定
Earned 9月 6, 2026 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践
Earned 9月 6, 2026 EDT
IAM による特権アクセス
Earned 9月 4, 2026 EDT
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和
Earned 9月 4, 2026 EDT
Chrome Enterprise Premium のセキュリティ機能を使用してクラウド トラフィックを保護する
Earned 9月 4, 2026 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 9月 4, 2026 EDT
Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する
Earned 9月 4, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 9月 4, 2026 EDT
BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する
Earned 9月 4, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング
Earned 9月 3, 2026 EDT
コネクテッド シートで BigQuery データを分析する
Earned 9月 3, 2026 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する
Earned 9月 3, 2026 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築
Earned 9月 2, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine の費用の最適化
Earned 9月 2, 2026 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築
Earned 9月 2, 2026 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コマンドライン
Earned 9月 1, 2026 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発
Earned 9月 1, 2026 EDT
AppSheet を使用したアプリ作成
Earned 9月 1, 2026 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 9月 1, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革
Earned 9月 1, 2026 EDT
AI Boost Bites: カスタム プロンプトを使用したパーソナライズ
Earned 9月 1, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI を使ってエグゼクティブのコミュニケーションを強化
Earned 9月 1, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems によるエグゼクティブ サマリー
Earned 9月 1, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini in Google ドキュメントと Gemini in ドライブでの要約
Earned 9月 1, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI で受信トレイを整理
Earned 9月 1, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 9月 1, 2026 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する
Earned 9月 1, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 9月 1, 2026 EDT
Google Cloud における生成 AI を使用したウェブサイトのモダナイゼーション
Earned 8月 31, 2026 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築
Earned 8月 30, 2026 EDT
Google Cloud Agent Governance and Security
Earned 8月 30, 2026 EDT
エンタープライズ AI エージェントの保護
Earned 8月 30, 2026 EDT
Vertex AI と Flutter による 生成 AI エージェントの構築
Earned 8月 30, 2026 EDT
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact
Earned 8月 29, 2026 EDT
Cloud Storage でのストリーミング データレイクの作成
Earned 8月 29, 2026 EDT
Apps Script を使用して BigQuery データと Google Workspace を統合する
Earned 8月 29, 2026 EDT
Gemini でマルチモーダル データを分析し、推論する
Earned 8月 28, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model
Earned 8月 28, 2026 EDT
Google データクラウドを使用してデータを共有する
Earned 8月 28, 2026 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する
Earned 8月 28, 2026 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する
Earned 8月 28, 2026 EDT
Google AI Studio で AI を活用したプロトタイプを開発する
Earned 8月 28, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める
Earned 8月 28, 2026 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発
Earned 8月 27, 2026 EDT
Google Cloud での ML の API の使用
Earned 8月 27, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model
Earned 8月 27, 2026 EDT
Google Cloud Speech API を使用する
Earned 8月 27, 2026 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned 8月 27, 2026 EDT
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned 8月 27, 2026 EDT
Cloud Storage での安全なデータレイクの作成
Earned 8月 26, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned 8月 26, 2026 EDT
アプリケーション開発者向けの Gemini
Earned 8月 26, 2026 EDT
Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行
Earned 8月 26, 2026 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する
Earned 8月 26, 2026 EDT
Google Cloud での生成 AI アプリの作成
Earned 8月 26, 2026 EDT
Google Cloud でのデータ分析の概要
Earned 8月 25, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned 8月 25, 2026 EDT
Security Command Center: Identify and Prioritize Risks
Earned 8月 25, 2026 EDT
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション
Earned 8月 25, 2026 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション
Earned 8月 25, 2026 EDT
Security Command Center Fundamentals
Earned 8月 25, 2026 EDT
Quiz: GDC Air-Gapped Security Operator Fundamentals
Earned 8月 25, 2026 EDT
Coordinate Multiple Agents
Earned 8月 25, 2026 EDT
エージェントの動作を最適化する
Earned 8月 25, 2026 EDT
Quiz: GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals
Earned 8月 25, 2026 EDT
AI エージェントの概要
Earned 8月 25, 2026 EDT
GKE ネットワーキングの概要
Earned 8月 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: 「Vibe DJ」になろう
Earned 8月 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: Streamline Event Planning with AI
Earned 8月 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create a 3D Solar System
Earned 8月 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create the Perfect Portrait
Earned 8月 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント
Earned 8月 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: Become a Homework Hero for Your Kids
Earned 8月 25, 2026 EDT
Future-Proof Your AI Learning Strategy
Earned 8月 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini in Gmail でカレンダーを使いこなす
Earned 8月 25, 2026 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング
Earned 8月 25, 2026 EDT
How to Use TPUs for Inference
Earned 8月 24, 2026 EDT
Architecting an AI Inference Stack
Earned 8月 24, 2026 EDT
Google Workspace Studio の Gemini
Earned 8月 24, 2026 EDT
Gemini in Google Vids
Earned 8月 24, 2026 EDT
Gemini in Google ドライブ
Earned 8月 24, 2026 EDT
Gemini in Google Chat
Earned 8月 24, 2026 EDT
Gemini in Google Meet
Earned 8月 24, 2026 EDT
Gemini in Google スプレッドシート
Earned 8月 24, 2026 EDT
Gemini in Google スライド
Earned 8月 24, 2026 EDT
Gemini in Google ドキュメント
Earned 8月 24, 2026 EDT
Gemini in Gmail
Earned 8月 24, 2026 EDT
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤
Earned 8月 24, 2026 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 8月 24, 2026 EDT
Cloud Next Generation Firewall のニーズを計画する
Earned 8月 24, 2026 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PCNE 認定試験対策
Earned 8月 24, 2026 EDT
Cloud Run で AI モデルをデプロイしてスケールする
Earned 8月 24, 2026 EDT
組織向けに Gemini Code Assist を構成する
Earned 8月 24, 2026 EDT
エンドツーエンドの SDLC のための Gemini
Earned 8月 23, 2026 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション
Earned 8月 23, 2026 EDT
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 8月 23, 2026 EDT
BigQuery ML を推論に使用する
Earned 8月 22, 2026 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
Earned 8月 22, 2026 EDT
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む
Earned 8月 22, 2026 EDT
Gemini モデルの機能を強化する
Earned 8月 22, 2026 EDT
Lakehouse データの保護
Earned 8月 21, 2026 EDT
事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装
Earned 8月 21, 2026 EDT
Natural Language API で感情分析を行う
Earned 8月 21, 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 8月 21, 2026 EDT
マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする
Earned 8月 21, 2026 EDT
AI Boost Bites: Supercharge Research with Gemini
Earned 8月 21, 2026 EDT
AI Boost Bites: Get Your Competitor's Playbook in Minutes
Earned 8月 21, 2026 EDT
Introduction to Reliable Deep Learning
Earned 8月 21, 2026 EDT
Google DeepMind: 小規模言語モデルのトレーニング
Earned 8月 21, 2026 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned 8月 21, 2026 EDT
Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする
Earned 8月 20, 2026 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版
Earned 8月 20, 2026 EDT
Agent Platform で生成 AI を使ってみる
Earned 8月 19, 2026 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini
Earned 8月 19, 2026 EDT
Vertex AI Search for Commerce
Earned 8月 19, 2026 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 8月 18, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 8月 18, 2026 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎
Earned 8月 18, 2026 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ
Earned 8月 17, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護
Earned 8月 17, 2026 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure
Earned 8月 17, 2026 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性
Earned 6月 8, 2025 EDT
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査
Earned 6月 8, 2025 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス
Earned 6月 8, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性
Earned 6月 8, 2025 EDT
ベクトル検索とエンベディング
Earned 6月 8, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 6月 8, 2025 EDT
責任ある AI の概要
Earned 6月 8, 2025 EDT
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化
Earned 6月 8, 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 6月 7, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計
Earned 6月 7, 2025 EDT
Dataplex によるデータの整理と統制
Earned 6月 5, 2025 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール
Earned 6月 4, 2025 EDT
Vertex AI Studio の概要
Earned 6月 4, 2025 EDT
Generative AI Explorer - Agent Platform
Earned 6月 4, 2025 EDT
Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos
Earned 6月 4, 2025 EDT
Essential Google Cloud CLI Tools
Earned 6月 3, 2025 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理
Earned 6月 3, 2025 EDT
Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類
Earned 6月 3, 2025 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク アーキテクチャ
Earned 6月 3, 2025 EDT
ML のための BigQuery
Earned 6月 2, 2025 EDT
Cloud Spanner インスタンスの作成と管理
Earned 6月 2, 2025 EDT
Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築
Earned 6月 2, 2025 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装
Earned 6月 2, 2025 EDT
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築
Earned 6月 1, 2025 EDT
メタデータの拡充と Lakehouse データの検出
Earned 6月 1, 2025 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎
Earned 5月 29, 2025 EDT
セキュリティ エンジニア向けの Gemini
Earned 5月 27, 2025 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ
Earned 5月 27, 2025 EDT
アテンション機構
Earned 5月 27, 2025 EDT
画像生成の概要
Earned 5月 27, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 5月 27, 2025 EDT
生成 AI の概要
Earned 5月 27, 2025 EDT
Transformer モデルと BERT モデル
Earned 5月 27, 2025 EDT
画像キャプション モデルの作成
Earned 5月 27, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 5月 27, 2025 EDT
このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。
詳細
これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 1 つ目です。このコースでは、セキュリティ ライフサイクル、デジタル トランスフォーメーション、クラウド コンピューティングの主要なコンセプトなど、サイバーセキュリティの基本を学びます。エントリーレベルのクラウド セキュリティ アナリストがタスクを自動化するために使用する一般的なツールを特定します。
詳細
これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 2 つ目です。このコースでは、広く使用されているクラウド リスク管理フレームワークについて学習し、セキュリティ ドメイン、コンプライアンス ライフサイクル、HIPAA、NIST CSF、SOC などの業界標準について確認します。リスクの特定、セキュリティ管理の実装、コンプライアンス評価、データ保護管理のスキルを身につけます。さらに、リスクとコンプライアンスに特化した Google Cloud ツールとマルチクラウド ツールを実際に使用する経験も積むことができます。また、就職活動や面接の準備に関するテクニックも取り入れ、クラウド リスク管理の複雑な状況を理解し、効果的に対処するための包括的な基礎を提供します。
詳細
このコースでは、BigQuery を、複雑な特徴量エンジニアリングからモデルの直接デプロイまで、データ サイエンスのワークフロー全体を加速する統合されたサーバーレス プラットフォームとして紹介します。BigQuery が従来のデータ ウェアハウスをはるかに超えた存在であることがわかります。コンピューティングをデータに直接移動して、複数のツールが混在するワークフローの課題を解決する方法を学びます。BigQuery ML（BQML）を使用して SQL で直接 ML を実装し、データ サイエンス プロジェクトを Jupyter や Colab などの Python 環境と統合します。また、ML ライフサイクル管理を自動化するデータ サイエンス エージェントと、BigQuery を使用してプロダクション レディな生成 AI と ML のデプロイを促進する方法についても学びます。
詳細
「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。
詳細
"「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。
このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。"
詳細
これは、4 つのコースで構成されているシリーズの最初のコースです。AWS に関する知識をすでにお持ちのクラウド アーキテクトとクラウド エンジニアを対象に、Google Cloud と AWS のソリューションを比較して、それらをプロフェッショナルが使用するためのガイドを示します。
このコースでは、Google Cloud の Identity and Access Management（IAM）とネットワーキングに焦点を当てます。AWS のアクセス管理とネットワーキングに関する知識を応用して、Google Cloud のアクセス管理とネットワーキングの類似点と相違点について確認していきます。Google Cloud リソースを構築して管理する実践演習も行います。
詳細
「Apigee X を使用した API の開発と保護」スキルバッジ コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。 このコースでは、API をモダナイズする方法、サービス アカウントと Google 認証を使用して、Apigee API プロキシからバックエンド サービスに安全にアクセスする方法、 API プロダクトとデベロッパー ポータルを使用して API を製品化する方法、 API キー、OAuth、プライベート変数、障害の処理などの機能を使用して API を保護する方法、 Pub/Sub や Cloud Logging などの Google Cloud サービスと Apigee を統合する方法、 Natural Language API や Geocoding API などの Google Cloud の API を呼び出す方法を学習します。
詳細
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 Apache ウェブサーバーを使用した一般公開ウェブサイトのデプロイ、 起動スクリプトを使用した Compute Engine VM の構成、 Windows の踏み台インスタンスとファイアウォール ルールを使用したセキュアな RDP の構成、ビルドした Docker イメージの Kubernetes クラスタへのデプロイと更新、 CloudSQL インスタンスの作成と MySQL データベースのインポートといったスキルを実証できます。 このスキルバッジは、 Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックを理解するのに 役立つリソースです。
詳細
「Google Cloud リソースのモニタリングと管理」入門スキルバッジ コースを修了すると、IAM 権限の付与と取り消し、 モニタリング エージェントとロギング エージェントのインストール、イベント ドリブンな Cloud Run 関数 の作成、デプロイ、テストなどのスキルが証明されます。
詳細
「AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、IAM 権限の構成、 Kubernetes を使用したワークロードのオーケストレーション、Compute Engine を使用したウェブ アプリケーションのホスト、 ロード バランシングの構成の各方法について学びます。
詳細
In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
詳細
This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
詳細
このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI デベロッパー、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。
詳細
あらゆるレベルの開発者を対象としたこのコースでは、Google Cloud の AI を活用したアプリ開発支援ソリューション、Gemini Code Assist のコア機能について学習します。インテリジェントなコードの提案や予測入力から、リアルタイムのエラー検出やリファクタリング支援まで、Gemini Code Assist を活用して生産性とコードの質を大幅に向上させてより生産的で楽しめる作業に集中するために、貴重な時間を節約する方法をご紹介します。
詳細
これは、4 つのコースで構成されているシリーズの最初のコースです。Azure に関する知識をすでにお持ちのクラウド アーキテクトとクラウド エンジニアを対象に、Google Cloud と Azure のソリューションを比較して、それらをプロフェッショナルが使用するためのガイドを示します。
このコースでは、Google Cloud の Identity and Access Management（IAM）とネットワーキングに焦点を当てます。Azure のアクセス管理とネットワーキングに関する知識を応用して、Google Cloud のアクセス管理とネットワーキングの類似点と相違点について確認していきます。Google Cloud リソースを構築して管理する実践演習も行います。
詳細
中級コース「BigQuery で予測データ分析を行う」を修了してスキルバッジを取得すると、 CSV ファイルや JSON ファイルをインポートして BigQuery にデータセットを作成し、 BigQuery の高度な SQL 分析機能を活用してデータを分析するスキルを身につけていることを示せます。たとえば、BigQuery ML を使って サッカーの試合イベント データをもとに予想得点モデルをトレーニングし、ワールドカップで決まったそれぞれのゴールがどれほど「予想外ですごかった」かを評価することなどが可能になります。
詳細
「バイブ コーディングと MCP を使用してスマートなクラウド アプリケーションを構築する」コースでは、 Google の AI コーディング アシスタントと MCP サーバーの力を活用する方法を学びます。コースを修了するとスキル バッジを獲得できます。
詳細
この自習式トレーニング コースでは、Google Cloud でのセキュリティの管理と手法全般について学習します。録画された講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Cloud Identity、Resource Manager、Cloud IAM、Virtual Private Cloud ファイアウォール、Cloud Load Balancing、Cloud ピアリング、Cloud Interconnect、VPC Service Controls など、安全な Google Cloud ソリューションのコンポーネントについて学び、演習を行います。
これは「Google Cloud におけるセキュリティ」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Google Cloud におけるセキュリティのベスト プラクティス」コースを受講してください。
詳細
「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 4 番目のコース「ネットワーク セキュリティ」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud ネットワーク インフラストラクチャを保護するためのサービスについて詳しく学びます。 最初のモジュールである「分散型サービス拒否攻撃（DDoS）からの保護」では、分散型サービス拒否攻撃（DDoS）に対してネットワークを強化し、中断のないサービスの可用性を確保する方法について説明します。 2 番目のモジュールである「VPC ネットワークへのアクセス制御」では、ネットワーク アクセス制御を学習し、誰がどのようにリソースにアクセスできるかについての権限を定義できるようにします。 最後に、3 番目のモジュールである「高度なセキュリティのモニタリングと分析」では、潜在的な脅威をプロアクティブに検出して対応し、Google Cloud 環境の安全性と復元力を維持する方法を検討します。 このコースを終えると、Google Cloud ネットワーク セキュリティについて包括的に理解できるようになります。
詳細
「Bigtable インスタンスの作成と管理」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、インスタンスの作成、スキーマの設計、 データのクエリ、Bigtable での管理タスク実行（パフォーマンスのモニタリング、ノードの自動スケーリングとレプリケーションの構成など）のスキルを実証できます。
詳細
「Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 Firebase を使用したサーバーレス ウェブ アプリケーションの設計とビルド、 データベース管理における Firestore の活用、Cloud Build を使用したデプロイ プロセスの自動化、 アプリケーションと Google アシスタント機能の統合といったスキルを実証できます。
詳細
このコースでは、PDF、ウェブページ、音声ファイルなどのさまざまなソースを 1 つのインテリジェントなワークスペースに集約する方法を学びます。ドキュメントとチャットして特定の情報を見つけ、即座に要約を生成し、AI による引用で回答を検証できるようになります。
詳細
「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。
詳細
「Google Cloud ネットワークの構築」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 アプリケーションをデプロイしてモニタリングするための複数の方法について学びます。具体的には、IAM ロールの確認とプロジェクト アクセスの追加 / 削除、 VPC ネットワークの作成、Compute Engine VM のデプロイとモニタリング、 SQL クエリの記述、Compute Engine での VM のデプロイとモニタリング、Kubernetes を使用した複数のデプロイ アプローチによるアプリケーションのデプロイなどです。
詳細
NCC を使用したクラウド ネットワークの接続 コースを修了して中級の スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Network Connectivity Center を使用して、オンプレミス、クラウド エンタープライズ ネットワーク、ハイブリッド ネットワークを接続し、 それらを Google Cloud 上の単一の一元化されたハブを介して、スポークとして管理する方法を学びます。
詳細
「AlloyDB インスタンスの作成と管理」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、次のスキルを身につけていることを実証できます。AlloyDB の主なオペレーションと タスクを実行する、PostgreSQL から AlloyDB に移行する、AlloyDB データベースを管理する、 AlloyDB カラム型エンジンを使用して分析クエリを高速化する。
詳細
「Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装」コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Deploy の使用方法を学習できます。Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Cloud Run、GKE を使用します 。このコースでは、継続的インテグレーション（CI） パイプラインの構築、アーティファクトの保存と保護、脆弱性のスキャン、承認されたリリースの有効性の証明 の方法を説明します。さらに、アプリケーションを GKE と Cloud Run の両方にデプロイするという実践的な経験を積むことができます。
詳細
「Apigee X のデプロイと管理」クエストを修了するとスキルバッジを獲得できます。 X このクエストでは、Apigee X アーキテクチャ、Google Cloud プロジェクト内の Apigee X 組織のプロビジョニング方法、 Apigee API と UI を使用した Apigee X の管理、 Cloud Armor と Apigee 脅威保護ポリシーを使用して API を保護する方法を学びます。
詳細
入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。
詳細
Google Cloud ネットワークの設定コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。
詳細
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。
詳細
「IAM による特権アクセス」中級スキルバッジ コースを完了すると、 Identity and Access Management（IAM）、最小権限の原則、 一時的に昇格されたジャストインタイム（JIT）のアクセス権を使用したカスタム ロールと、 Identity-Aware Proxy（IAP）を使用したウェブ アプリケーションのセキュリティ保護のスキルを証明できます。
詳細
「Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和」の中級コースを修了してスキルバッジを獲得することで、 次のスキルを実証できます。 環境の脅威の防止と管理、アプリケーションの脆弱性の特定と軽減、 セキュリティ異常に対応。
詳細
「Chrome Enterprise Premium のセキュリティ機能を使用してクラウド トラフィックを保護する」スキルバッジ コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Chrome Enterprise Premium を活用して重要なアプリやサービスへの安全なアクセスを提供する方法、最新の ゼロトラスト プラットフォームでセキュリティ ポスチャーを改善する方法、ID とコンテキスト アウェア アクセス制御を使用してリソースへのアクセスを安全に提供する方法、クライアント コネクタを使用してハイブリッド クラウド ワークロードをサポートする方法を学習します。
詳細
「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えつつあります。リーダーとして、その力をどのように活用し、真のビジネス成果につなげればよいのでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。
詳細
「Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する」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、サービス アカウントやカスタムロールについてと、gcloud を使用して権限を設定する方法について学びます。
詳細
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。
詳細
「BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する」スキルバッジを獲得できるこの中級コースを修了すると、 Gemini in BigQuery を使用した SQL の生成とデバッグ、感情分析の実施、 テキストの要約とキーワードの特定、エンベディングの生成、検索拡張生成（RAG）パイプラインの作成、 マルチモーダル ベクトル検索の実装に関するスキルを実証できます。
詳細
「BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。
詳細
「コネクテッド シートで BigQuery データを分析する」スキルバッジ コースを修了すると、コネクテッド シートを使用して Google スプレッドシートから数十億行の BigQuery データにアクセスし、分析、可視化、共有できるようになります。
詳細
「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。
詳細
「Google Cloud でのウェブサイトの構築」スキルバッジ 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。 このコースは「Get Cooking in Cloud」シリーズに基づいており、次の内容を扱います。 Cloud Run でウェブサイトをデプロイするCompute Engine でウェブアプリをホストするGoogle Kubernetes Engine でウェブサイトを作成、デプロイ、 スケーリングするCloud Build を使用してモノリシック アプリケーションからマイクロサービス アーキテクチャに移行する
詳細
「Google Kubernetes Engine の費用の最適化」の中級スキルバッジを獲得すると、 マルチテナント クラスタの作成と管理、各 Namespace のリソース使用状況のモニタリング、 効率向上のためのクラスタと Pod の自動スケーリングの構成、最適なリソース配分のためのロード バランシングの設定、 アプリケーションの健全性と費用対効果を確保するための liveness プローブと readiness プローブの実装といったスキルを実証できます。
詳細
安全な Google Cloud ネットワークの構築コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。
詳細
Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はいずれも データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud プラットフォーム サービスです。この 3 種の サービスを併用してさまざまなデータドリブン アプリケーションを作成できます。この スキルバッジでは、Cloud Storage を使用して画像を保存し、Cloud Functions を使用して 画像を処理し、Cloud Pub/Sub を使用して画像を別のアプリケーションに送信します。
詳細
「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。
詳細
「AppSheet を使用したアプリ作成」コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。 このコースでは、AppSheet を使用してアプリを構築、構成、公開する方法を学びます。
詳細
「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。
詳細
「Gen AI エージェント: 組織の変革」は、Gen AI Leader 学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。
詳細
この動画では、Google Workspace で Gemini の結果をカスタマイズする方法について説明します。「@」記号を使用してドキュメントや研究論文をプロンプトに直接組み込み、ニーズに合わせてカスタマイズされた、より的を絞った関連性の高い AI 出力を得る方法を学びます。
詳細
この動画では、Gemini Gem を活用して、リーダー独自の口調で信頼性の高いソーシャル メディア投稿を作成する方法を説明します。文章のサンプルと明確な指示で Gem をトレーニングすることで、経営幹部のソーシャル プレゼンスを拡大するという課題を克服する方法を学びます。魅力的な投稿をすばやく生成し、時間を節約しながらソート リーダーシップを強化し、信頼性を確保する方法を学びます。
詳細
この動画では、独自の Brevity Gem を作成して、整理されていないメモや長いドキュメントを要約し、明確で簡潔な、経営幹部向けの要約に変換する方法について説明します。
詳細
この動画では、Gemini を使用して Google Workspace の長いドキュメントを要約し、必要な情報をすばやく取得して時間を節約する方法について説明します。Gemini を使用してドキュメント全体または選択したテキストのみを要約する方法と、Gemini in ドライブを使用して複数のファイルを要約する方法を学びます。
詳細
この動画では、Gemini in Gmail を使用してメールの要約、情報の検索、返信の下書き作成を行い、受信トレイをより効率的に管理する方法を説明します。
詳細
「生成 AI: 基本概念の理解」は、Gen AI Leader 学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまな種類のデータが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。
詳細
この動画では、効果的な AI コミュニケーションのためのプロンプト エンジニアリングの基本について説明します。シンプルなフレームワーク（ペルソナ、タスク、コンテキスト、フォーマット）を学び、明確なプロンプトを作成して、Gemini in Google Workspace からより良い結果をより迅速に得られるようにします。自然言語を使用し、具体的に指示し、反復処理を行って、最適な AI アシスタントを実現する方法を学びます。
詳細
「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルやプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。
詳細
生成 AI を使用してユーザーがより快適に検索できるようにすることで、ウェブサイトのナビゲーション エクスペリエンスを向上する。このコースでは、ウェブサイトに含まれるコンテンツをユーザーが見つけやすくするために、Vertex AI Search を使用して生成検索機能を提供する方法を学習します。また、ウェブサイト編集者として、生成 AI による提案を利用して短時間で効率的にコンテンツの翻訳や改善を行う方法も学びます。
詳細
「Looker での LookML オブジェクトの構築」スキルバッジを獲得できる入門コース を修了すると、 新しいディメンション、メジャー、ビュー、派生テーブルの構築、要件に基づくメジャー フィルタとメジャー タイプの設定、 ディメンションとメジャーの更新、 Explore の構築と改良、ビューと既存の Explore との結合、 ビジネス要件に基づいて作成すべき LookML オブジェクトの決定に関するスキルがあることを証明できます。
詳細
As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
詳細
Google Cloud で AI エージェントを保護し、管理する方法を学びます。このコースでは、エージェントのメモリを保護し、IAM と VPC Service Controls を使用して厳格なアクセス制御を適用するほか、リアルタイムの会話ガードレールをデプロイして、安全かつコンプライアンスに準拠したエンタープライズ デプロイを実現するための実践的なロードマップを提供します。
詳細
このコースでは、Google のポータブル UI ツールキットである Flutter を使用してアプリを開発し、そのアプリを Google の生成 AI モデル ファミリーである Gemini と統合する方法について学びます。また、AI エージェントとアプリケーションを構築、管理するための Google のプラットフォームである Vertex AI Agent Builder も使用します。
詳細
In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.
詳細
「Cloud Storage でのストリーミング データレイクの作成」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Pub/Sub、Dataflow、Cloud Storage を併用して Google Cloud 上でストリーミング データレイクを作成します。
詳細
「Apps Script を使用して BigQuery データと Google Workspace を統合する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 AppSheet を介して Workspace プロダクトを BigQuery に接続するスキルを証明できます。
詳細
「Gemini でマルチモーダル データを分析し、推論する」の中級スキルバッジを獲得すると、Gemini 2.0 Flash を使用してテキスト、画像、音声（楽譜として表現）、動画データを分析し、これらの情報の組み合わせで推論を行い、結論を導き出して、分析情報を抽出するスキルを実証できます。
詳細
Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.
詳細
「Google データクラウドを使用してデータを共有する」スキルバッジ コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud の データ共有パートナーに関する実践的な経験を積むことができます。これらのパートナーは、顧客が分析ユースケースで活用できる独自のデータセットを 保有しています。顧客は、このデータをサブスクライブし、自身のプラットフォーム内で クエリを実行し、それを独自のデータセットで拡張して、 可視化ツールを使用して顧客向けのダッシュボードを作成します。
詳細
「Google API を使用して音声と言語を分析する」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Natural Language and Speed API を実際の環境で使用する方法を 学習します。
詳細
「Cloud Vision API を使用して画像を解析する」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。このコースでは、画像からのテキスト抽出など、さまざまなタスクで Cloud Vision API を活用する方法を学びます。
詳細
「Google AI Studio で AI を活用したプロトタイプを開発する」入門スキルバッジ コースを修了すると、 効果的なプロンプトの作成、画像と動画の分析にマルチモーダル機能を活用する方法、テンプレートとテキスト プロンプトから機能的な AI 駆動型アプリケーションのプロトタイプを作成する方法、 カスタム AI ソリューションを構築してデプロイするために API キーを使用する方法を学習できます。
詳細
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始めて、スキルバッジを獲得しましょう。さまざまなデータソースをアプリケーションに接続し、強力で統合された検索・分析エンジンを構築します。Deep Research エージェント、マルチエージェント アイディエーション、NotebookLM を使用した集中的な分析などの高度な機能を習得します。
詳細
「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。
詳細
「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。
詳細
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.
詳細
「Google Cloud Speech API を使用する」スキルバッジコースを修了して スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Speech-to-Text API リクエストの作成、音声の文字起こし、 音声文字変換、音声の文字起こしを学べます。
詳細
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
詳細
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
詳細
「Cloud Storage での安全なデータレイクの作成」スキルバッジ コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Cloud Storage バケットのセキュリティ確保と設定、Gemini を使用したテキスト生成、IAM アクセス制御の管理、データ ガバナンスのための Knowledge Catalog レイクの確立などです。
詳細
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
詳細
このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発ワークフローがどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
詳細
「Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Database Migration Service で利用可能なさまざまなジョブタイプと接続オプションを使用した、 MySQL データの Cloud SQL への移行や、 Database Migration Service ジョブを実行する際の MySQL ユーザーデータの移行などのスキルを証明できます。
詳細
このコースでは、BigQuery の生成 AI タスクで AI / ML モデルを使用する方法をご紹介します。顧客管理を含む実際のユースケースを通して、Gemini モデルを使用してビジネス上の問題を解決するワークフローを学びます。また、理解を深めるために、このコースでは SQL クエリと Python ノートブックの両方を使用したコーディング ソリューションの詳細な手順も提供しています。
詳細
生成 AI アプリケーションは、大規模言語モデル（LLM）の発明以前にはほぼ不可能であった、新しいユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。アプリケーション デベロッパーが Google Cloud 上で生成 AI を活用し、魅力的で強力なアプリを構築するにはどうすればよいでしょうか？
このコースでは、生成 AI アプリケーションについて学びます。また、プロンプト設計と検索拡張生成（RAG）を使用して、LLM を活用した強力なアプリケーションを構築する方法についても学びます。さらに、生成 AI アプリケーションで使用できるプロダクション レディなアーキテクチャについて学び、LLM と RAG ベースのチャット アプリケーションを構築します。
詳細
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。
詳細
In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
詳細
In the context of a real-world use case, learn how to use Security Command Center’s virtual red teaming feature to identify risks. Then, learn how attack exposure scores help you prioritize issues and how risk reports keep stakeholders in the loop.
詳細
多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。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。
詳細
AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。 「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。
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。
詳細
Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.
詳細
This quiz tests your GDC Air-Gapped Security Operator Fundamental knowledge.
詳細
Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.
詳細
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。
詳細
This quiz tests your GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals knowledge.
詳細
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。
詳細
「Google Kubernetes Engine のネットワークの構成」シリーズの最初のコースであるこのコースでは、Google Cloud アーキテクチャ センターを使用して、GKE インフラストラクチャをサポートする VPC ネットワーク ソリューションの設計を開始する方法を学びます。
詳細
この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、カスタム コントロールと演奏可能なキーボードを備えた、完全にインタラクティブな音楽シンセサイザーを構築する方法を説明します。
詳細
In this video, you'll learn to use an AI assistant to streamline large-scale event planning. You'll see how to prompt an AI to brainstorm off-site ideas, create fair groups for icebreakers, build a shuttle schedule based on arrival times, and analyze survey feedback for gains and losses.
詳細
In this video, you'll learn to create an interactive 3D simulation using Gemini Canvas. You'll see how to build a 3D model of the solar system from a single sentence and then use follow-up prompts to add interactive and educational features, like clickable planets and fun facts.
詳細
In this video, you'll learn to create imaginative portraits in the Gemini app that maintain your likeness. You'll see how to use the "Subject, Action, Scene, Style" formula for better prompts, transport yourself into a vintage photo, and combine a photo of yourself and your dog into one new image.
詳細
この動画では、Gemini Gem を使用してパーソナライズされた「Work with Me」エージェントを構築する方法を説明します。このエージェントは、基本的なフィードバックを効率化し、会議をより戦略的かつ効率的にするのに役立ちます。
詳細
In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to support your child's education. Master the art of prompting for deep dives that provide quick refreshers for parents and fun, engaging details to spark your child's curiosity.
詳細
Organizations need to learn fast to keep up with rapidly evolving technology, especially AI. The demand for new skills is constantly rising for all staff.
This course shows how top leaders prioritize AI training. You'll learn to future-proof your organization and set up effective learning programs using Google Skills. Discover how to leverage ready-made materials, design custom experiences, and adapt blended learning strategies for positive business and employee returns.
詳細
この動画では、Gemini in Gmail を使用して Google カレンダーを管理する方法を説明します。サイドパネルでスケジュールについて確認したり、メールに記載されている予定をワンクリックでカレンダーに追加したりできます。
詳細
あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。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。
詳細
This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges.
詳細
This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1.
詳細
このコースは、Google Workspace ユーザーがアプリケーションをまたがるタスクを効率的に自動化し、生産性を大幅に向上させ、日常業務を効率化できるようにすることを目的としています。受講者は、Google Workspace Studio で自動化を設計、構成し、各ステップをカスタマイズする実践的なスキルを習得できます。
詳細
このコースでは、Google Workspace の AI 搭載作成ツールである Google Vids を紹介します。Google Vids を使用すると、編集経験がなくても、未加工のドキュメントをプロフェッショナルで魅力的な動画に変換できます。テンプレートと自動化ツールを使用して下書きをすばやく生成する方法や、文字起こしベースの編集、動的な視覚効果、カスタム音楽を使用してコンテンツをカスタマイズする方法を学びます。最後に、AI アバターとナレーションを統合して、さまざまなビジネス ユースケースでプレゼンテーションのナレーションをシームレスに行う方法を学びます。
詳細
このコースでは、Gemini in Google ドライブを使用してファイルを管理および取得する方法について解説します。自然言語を使用してアセットを検索する方法、ファイルを開かずに AI による概要から特定の事実を抽出する方法、複数のメディア形式を即座に要約する方法、ファイルのコレクションをプロジェクトとして保存して調査に繰り返し活用する方法を学びます。
詳細
このコースでは、Google Chat で Gemini を使用してビジネス メッセージを効率化する方法について説明します。要約で通知のノイズを削減する方法、自然言語検索で埋もれた意思決定を見つける方法、リアルタイムの文章作成ツールでメッセージのトーンを調整する方法を学びます。
詳細
このコースでは、Gemini in Google Meet を使用して動画コラボレーションを強化する方法について解説します。メモの自動作成、テキストや音声のリアルタイム翻訳の活用、見逃した議論の内容を非公開で確認する方法、音声や動画の品質の瞬時に最適化する方法について学びます。
詳細
このコースでは、Gemini in Google スプレッドシートを使用して、データの整理を自動化し、複雑な数値を処理する方法について説明します。高度なスプレッドシートの専門知識がなくても、未加工のテキストからテーブルを構造化したり、自然言語を使用してデータを自動入力したり、ネイティブのスプレッドシートの数式をオンデマンドで生成したり、大まかな分析情報や可視化を迅速に抽出したりする方法を学びます。
詳細
このコースでは、Gemini in Google スライドを使用して、コンセプトを視覚的に魅力的なプレゼンテーションに変換する方法について説明します。単一のプロンプトまたは既存のソースドキュメントから構造化された資料を生成する方法、自動化されたデザイン強化を使用してスライドのレイアウトを改良する方法、カスタムのベクター グラフィックと写真を作成する方法、正確なスピーカー ノートとともにスライド上のコピーを動的に作成する方法を学びます。
詳細
このコースでは、Gemini in Google ドキュメントを使用して、文章作成とコンテンツ作成を効率化する方法について説明します。ドキュメントの新規作成、インタラクティブなツールによるトーンの調整や明瞭化、複雑なファイルの要約、長文テキストの構造化されたアセットへのシームレスな変換など、他の Google Workspace アプリケーションで利用できる機能について学びます。
詳細
このコースでは、Gemini in Gmail を使用してメール管理を最適化する方法について説明します。長いスレッドの要約、自然言語を使用した情報の取得、プロフェッショナルな返信文の下書き作成、受信トレイ内でのコミュニケーション戦略の整理などを学びます。
詳細
Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供します。この学習プログラムでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google Workspace の生産性と効率を向上させる方法について学びます。
詳細
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。
詳細
重要なアセットとコンプライアンス要件を特定する。
詳細
Gemini Notebook を使用して、Professional Cloud Network Engineer 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認し、ノートブックにソースを追加して、Gemini Notebook のエクスペリエンスを試験勉強用にパーソナライズする方法を学びます。
詳細
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。
詳細
このコースは、Google Cloud コンソールの基本的な知識があり、組織の Gemini Code Assist の構成を担当する Google Cloud 開発者と DevOps エンジニアを対象としています。このコースでは、Gemini Code Assist の利点を紹介し、さまざまな Gemini Code Assist エディションの機能を比較します。また、組織内で Gemini Code Assist を構成して管理する方法も説明します。
詳細
このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、Google のプロダクトとサービスを使用してアプリケーションを開発、テスト、デプロイ、管理するうえでどのように役立つかを学習します。Gemini を利用して、ウェブ アプリケーションを開発および構築する方法、アプリケーションのエラーを修正する方法、テストを作成する方法、データをクエリする方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）がどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
詳細
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。
詳細
「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。
詳細
推論のための BigQuery ML の概要、データ アナリストがこれを使用すべき理由、そのユースケース、サポートされる ML モデルについて学びます。また、これらの ML モデルを BigQuery で作成し、管理する方法も学びます。
詳細
「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。
詳細
「ストリーミング分析を BigQuery に読み込む」 スキルバッジ コースを修了してスキルバッジを獲得し、ストリーミングで Pub/Sub、Dataflow、BigQuery を組み合わせて 分析のためにデータをストリーミングしましょう。
詳細
「Gemini モデルの機能を強化する」 の中級スキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます。Gemini モデルの高度な機能 （コードの生成と実行、グラウンディング、制御されたコンテンツ生成、 合成データの作成など）を活用して、より強力で洗練された AI アプリケーションを構築できます。
詳細
「Lakehouse データの保護」入門スキルバッジ コースを修了すると、Knowledge Catalog 内の IAM、BigQuery、Lakehouse、 Data Catalog を使用して Lakehouse テーブルを作成し、保護するスキルを証明できます。
詳細
「事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装」コースを完了してスキルバッジを獲得し、音声関連の API ツールを使用して音声を合成および文字起こしする方法を学びます。
詳細
Natural Language API で感情分析を行うクエストを完了してスキルバッジを獲得しましょう。 このクエストでは、API が感情をどのようにしてテキストから感情を導きすかを学びます。
詳細
「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。
詳細
「マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする」の上級スキルバッジ コースを完了すると、次のスキルを証明できます。 ADK を使用したマルチエージェント システムの構築、エージェント間（A2A）プロトコルを使用したエージェントの接続、 Model Context Protocol（MCP）を使用した外部ツールの統合、完全なマルチエージェント ソリューションの Agent Engine へのデプロイ。
詳細
In this video, you'll learn pro tips for conducting thorough competitive research with Gemini Deep Research. You'll see how to enhance a basic prompt by assigning a persona, specifying a table format for the output, and directing the AI to search specific sources like Reddit for richer insights.
詳細
In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to conduct competitive marketing analysis. You'll see how to submit a research prompt, approve the personalized research plan Gemini creates, and receive a detailed, synthesized report on competitor campaigns to inform your strategy.
詳細
This course introduces you to the world of reliable deep learning, a critical discipline focused on developing machine learning models that not only make accurate predictions but also understand and communicate their own uncertainty. You'll learn how to create AI systems that are trustworthy, robust, and adaptable, particularly in high-stakes scenarios where errors can have significant consequences.
詳細
上級コース「Google DeepMind: 小規模言語モデルのトレーニング」を修了してスキルバッジを獲得すると、以下のスキルを習得したことを 証明できます。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。無料 サブスクリプションに登録すると、このラボに無料でアクセスできます。また、毎月 35 クレジットを無料で受け取れます。
詳細
This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
詳細
Google Cloud Managed Service for Prometheus を使った Kubernetes 環境のモニタリングについて学ぶ 「Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。
詳細
このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスにおける関連性の高いコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するためのビジュアリゼーションとダッシュボードの作成や共有を行えるようになります。
詳細
「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。
詳細
このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフローがどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
詳細
This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
詳細
「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Data Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。
詳細
「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」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、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。
詳細
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。
詳細
組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、急速に進化するセキュリティ上の課題に対処することが求められます。このコースでは、クラウド セキュリティの基礎、Google Cloud の安全性を重視した設計のインフラストラクチャの価値、多層防御戦略について説明します。また、AI を活用した運用とコンプライアンス ツールが、組織が厳格なグローバル規制要件を満たすのにどのように役立つかについても説明します。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。
詳細
このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。
詳細
In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.
詳細
このコースでは、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して AI のプライバシーと安全性の推奨プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。
詳細
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュ引用を出力する。
詳細
このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。
詳細
このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。
詳細
このコースでは、AI を活用した検索テクノロジー、ツール、アプリケーションについて学びます。ベクトル エンベディングを利用するセマンティック検索、セマンティック アプローチとキーワード アプローチを組み合わせたハイブリッド検索、グラウンディング対応 AI エージェントとして AI のハルシネーションを最小限に抑える検索拡張生成（RAG）をご紹介します。Vertex AI Vector Search を実践的な経験を積んで、インテリジェントな検索エンジンを構築しましょう。
詳細
企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。
このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。
詳細
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。
詳細
「Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化」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、 Document AI を使用してデータを抽出、処理、取得する方法を学びます。
詳細
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。
詳細
「Agent Platform におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Agent Platform のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。
詳細
「Dataplex を使用したデータの整理と管理」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Dataplex アセットの作成、アスペクト タイプの作成、Dataplex のエントリへのアスペクトの適用に関するスキルを証明できます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。 バッジはトピックに習熟していることの証明であり、仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。
詳細
Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はいずれも データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud プラットフォーム サービスです。この 3 種の サービスを併用してさまざまなデータドリブン アプリケーションを作成できます。この スキルバッジでは、Cloud Storage を使用して画像を保存し、Cloud Functions を使用して 画像を処理し、Cloud Pub/Sub を使用して画像を別のアプリケーションに送信します。
詳細
このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。
詳細
「Generative AI Explorer - Agent Platform」コースには、Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Agent Platform で Gemini モデルを 使用する方法を学びます。プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Agent Platform を活用したアイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約などについても学習します。 また、Agent Platform でカスタム トレーニングを通じて基盤モデルをトレーニングし、 Agent Platform のエンドポイントにデプロイして、基盤モデルをチューニングする方法も学びます。
詳細
Course one of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series introduces participants to manage multi-cloud and hybrid Kubernetes deployments using Anthos. Through presentations and hands-on labs, participants explore planning and creating Anthos environments and building manageable and reliable multi-cluster Kubernetes infrastructure environments centered around Anthos and containers. This course is a continuation of Architecting with GKE and assumes direct experience with the technologies covered in that course.
詳細
Master Google Cloud from your terminal! In this course you will rapidly learn essential gcloud command-line skills through short hands-on labs. Gain practical experience managing Compute Engine, Kubernetes Engine, networking, and BigQuery with gcloud; plus, efficient Cloud Storage management with gsutil. You'll finish the entire course in 75 minutes!
詳細
「Google Cloud での Kubernetes の管理」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、 kubectl を活用したデプロイの管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）でのアプリケーションのモニタリングとデバッグ、継続的デリバリーの手法におけるスキルを実証できます。
詳細
「Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類」スキルバッジ コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、TensorFlow と Vertex AI を使用して ML モデルを作成し、トレーニングします。主に Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブックを操作します。
詳細
「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 3 番目のコース「ネットワーク アーキテクチャ」へようこそ。
このコースでは、Google Cloud 内で効率的かつスケーラブルなネットワーク アーキテクチャを設計するための基礎について説明します。
モジュール 1「ネットワーク アーキテクチャの概要」では、サブネット、ルート、ファイアウォール、ロード バランシングなど、ネットワーク アーキテクチャの中核となるコンポーネントやコンセプトを紹介します。
モジュール 2「ネットワーク トポロジ」では、Google Cloud でよく使用されるさまざまなネットワーク トポロジの詳細とその長所と短所について説明します。
詳細
SQL だけを使用して、数時間ではなく数分で ML モデルを構築したいとお考えの場合、BigQuery ML は、データ アナリストが既存の SQL ツールやスキルを使って、ML モデルを作成、トレーニング、 評価し、そのモデルで予測を行うことを可能にして、ML をより多くの人が利用できるようにします。 この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、 優れたモデルを作成する方法を学習します。
詳細
「Cloud Spanner インスタンスの作成と管理」スキルバッジを 獲得できる入門コースを修了すると、 Cloud Spanner のインスタンスとデータベースの作成と操作、 さまざまな手法による Cloud Spanner データベースの読み込み、 Cloud Spanner データベースのバックアップ、スキーマの定義、クエリプランの理解、 Cloud Spanner インスタンスに接続された最新ウェブアプリのデプロイといったスキルを実証できます。
詳細
「Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築」の中級スキルバッジを獲得すると、 Terraform を使用した Infrastructure as Code（IaC）の原則、Terraform 構成を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニングと管理、 状態の効果的な管理（ローカルおよびリモート）、組織内での再利用性を念頭に置いた Terraform コードのモジュール化といったスキルを実証できます。
詳細
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 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、 Git リポジトリの作成と管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。
詳細
「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、
Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。
詳細
メタデータの拡充と Lakehouse データの検出スキルバッジ コースを修了すると、BigQuery、Lakehouse、 Knowledge Catalog のスキルを証明できます。Lakehouse テーブルを作成し、メタデータ管理とテーブルデータの検出を強化できます。
詳細
AI は、革新的な技術である一方で、新たなセキュリティ上の課題を生み出す可能性も否定できません。このコースでは、セキュリティとデータ保護の責任者を対象に、組織内で AI を安全に管理するための戦略を説明します。AI 特有のリスクを事前に特定して軽減し、機密データを保護し、コンプライアンスを確保しながら、復元力の高い AI インフラストラクチャを構築するための枠組みについて学ぶ。4 つの業界のユースケースを通して、これらの戦略が実際の場面でどのように活用されているかを探る。
詳細
このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、クラウド環境とリソースを安全に保つうえでどのように役立つかを学習します。サンプル ワークロードを Google Cloud の環境にデプロイする方法、Gemini を使用してセキュリティ構成ミスを特定、修正する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでクラウドのセキュリティ ポスチャーがどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
