メンバー加入日: 2026
責任ある AI の概要
Earned 5月 8, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 5月 8, 2026 EDT
生成 AI の概要
Earned 5月 8, 2026 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: ACE 認定試験対策
Earned 4月 5, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned 4月 5, 2026 EDT
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。
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。
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。
NotebookLM を使用して、Associate Cloud Engineer 認定試験に向けてパーソナライズされた学習ガイドを作成する方法を学びます。NotebookLM の機能を確認してから、NotebookLM でノートブックを作成し、学習ガイドを使用して認定試験に向けて練習する方法を確認します。
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.