参加 ログイン

P VENU

メンバー加入日: 2023

ダイヤモンド リーグ

39085 ポイント
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 9月 19, 2024 EDT
アテンション機構 Earned 9月 19, 2024 EDT
[DEPRECATED] エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 9月 19, 2024 EDT
[DEPRECATED] セキュリティ エンジニア向けの Gemini Earned 9月 19, 2024 EDT
[DEPRECATED] クラウド アーキテクト向けの Gemini Earned 9月 19, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 9月 19, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 9月 19, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 9月 19, 2024 EDT
画像生成の概要 Earned 9月 19, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 9月 19, 2024 EDT
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 3月 29, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 3月 29, 2024 EDT
Looker での高度な LookML コンセプトの適用 Earned 3月 28, 2024 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 3月 28, 2024 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 3月 25, 2024 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned 3月 16, 2024 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 3月 16, 2024 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 3月 14, 2024 EDT
Looker でのデータモデルの管理 Earned 3月 13, 2024 EDT
Google Cloud データ分析の基礎 Earned 3月 11, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes Earned 2月 5, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Earned 12月 31, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Earned 11月 27, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Earned 11月 27, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Earned 11月 27, 2023 EST
ベースライン: データ、ML、AI Earned 11月 26, 2023 EST
Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理 Earned 11月 26, 2023 EST
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 11月 25, 2023 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 10月 10, 2023 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ Earned 10月 10, 2023 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 10月 10, 2023 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のネットワークとセキュリティ Earned 10月 9, 2023 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 10月 9, 2023 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 10月 9, 2023 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 Earned 10月 9, 2023 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 10月 9, 2023 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 10月 9, 2023 EDT

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、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

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、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得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 GKE のデプロイ 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、Google の次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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

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

「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。

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

このコースでは、Looker における高度な LookML の概念を 実践的に学びます。Liquid を使用して動的なディメンションやメジャーをカスタマイズ、作成する方法、 動的 SQL 派生テーブルやカスタマイズされたネイティブ派生テーブルの作成方法、 さらに extends を使って LookML コードをモジュール化する方法を習得します。

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

このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML（Looker モデリング言語）モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。

詳細

Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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

「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

「Looker でのデータモデルの管理」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 次のスキルを身につけていることを実証できます。LookML プロジェクトを健全に維持する、SQL Runner を利用してデータを検証する、 LookML のベスト プラクティスを実践する、パフォーマンス向上のためにクエリとレポートを最適化する、 永続的な派生テーブルとキャッシュ保存ポリシーを実装する。

詳細

Google Cloud を活用して、生の数値データを明確かつデータドリブンな意思決定に変換する方法を学びましょう。この初級レベルのコースでは、ハンズオンラボと実践的なシナリオを通じて、BigQuery でのデータのクエリ、Looker での傾向分析、データポータルでの共有可能なインタラクティブ レポートの作成について説明します。

詳細

This module helps you build a robust understanding of concepts related to Networking, Security & Kubernetes Engine. This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations. The courses should be completed in the following order: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes

詳細

The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide a detailed overview of concepts covering cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the course, learners will be able to articulate concepts around cloud computing, big data, and machine learning, and demonstrate some hands-on skills. This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations. The courses should be completed in the following order: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes This final course in the series rev…

詳細

The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide a detailed overview of concepts covering cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the course, learners will be able to articulate concepts around cloud computing, big data, and machine learning, and demonstrate some hands-on skills. This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations. The courses should be completed in the following order: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes This third course covers how to build secure networks, …

詳細

The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud

詳細

The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations. The courses should be completed in the following order: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Kubernetes Engine Fundamentals This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, …

詳細

ビッグデータ、ML、AI は今日のコンピュータ業界ではホットなトピックですが、 これらの分野は非常に専門性が高く、 入門レベルの教材を見つけるのは困難です。幸いなことに、Google Cloud はこうした分野でユーザー フレンドリーなサービスを提供しており、 この入門レベルのコースを通じて、BigQuery、Cloud Speech API、 Video Intelligence などのツールを使い始めるための第一歩を踏み出せます。

詳細

ネットワーキングはクラウド コンピューティングにおける主要なテーマです。Google Cloud の基盤となる 構造であり、すべてのリソースとサービスを 相互に接続するものです。このコースでは、Google Cloud の基本的なネットワーキング サービスについて学び、 優れたネットワークを開発するための専用ツールを使用して実践演習を 行います。VPC についての詳細な学習から、エンタープライズ クラスのロードバランサの作成まで、 「Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理」では、 堅牢なネットワークを今すぐ構築するために必要となる実践的な経験を積むことができます。

詳細

これは、Google Cloud Essentials よりもレベルの高い内容の練習機会を求めている初心者のクラウド デベロッパーに おすすめのコースです。Cloud Storage だけでなく、 Monitoring や Cloud Run functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、 実践的な経験を積むことが可能です。また、 あらゆる Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けることができます。

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 コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI

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

Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャGoogle Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この 3 番目のコースでは、クラウドの自動化、管理ツール、安全なネットワークの構築について説明します。

詳細

Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI このシリーズの最後のコースでは、マネージド ビッグデータ サービス、ML とその価値、スキルバッジを獲得して Google Cloud に関するスキルセットをさらに実証する方法について説明します。

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

Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。

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

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。

詳細