ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。
Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、700 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。
8 件の結果
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コース おすすめ Introduction to Generative AI - 日本語版
この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、ジェネレーティブ AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについて説明します。独自のジェネレーティブ 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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コース おすすめ Generative AI Fundamentals - 日本語版
「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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ラボ おすすめ オンライン予測用の Vertex AI に BigQuery ML Customer Churn Classifier をデプロイ
このラボでは、BigQuery ML XGBoost モデルによるトレーニング、チューニング、評価、説明、バッチおよびオンライン予測の生成などを行います。実際のモバイルアプリ「Flood it！」の Google アナリティクス 4 データセットを使って、ユーザーがアプリケーションに戻る可能性を判断していただきます。BigQuery ML モデルによるバッチ予測の生成と、オンライン予測のための Vertex AI へのエクスポートとデプロイを行います。
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コース おすすめ Introduction to Generative AI Studio - 日本語版
このコースでは、Vertex AI の Generative AI Studio をご紹介します。Generative AI Studio によりジェネレーティブ AI モデルのプロトタイプ作成とカスタマイズを行い、ジェネレーティブ AI 機能を自社のアプリケーションで活用できます。このコースでは、Generative AI Studio の概要、機能とオプション、使用方法をデモを通じて学びます。コースの最後には、ハンズオンラボで学んだことを実践し、クイズで理解度を確認しましょう。
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コース おすすめ Introduction to Image Generation - 日本語版
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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コース おすすめ Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - 日本語版
このコースでは、Google Cloud での人工知能（AI）および機械学習（ML）サービスについて紹介します。Google Cloud では、AI 基盤、AI 開発、AI ソリューションを通じてデータから AI へのライフサイクルをサポートします。データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアなど、さまざまなユーザーの目標に基づいて、ML モデル、ML パイプライン、生成 AI プロジェクトを構築するために利用できるテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明します。