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Google Cloud コンソールでスキルを試す

よりスマートな生成 AI 出力の生成

school 4 件のアクティビティ
update 最終更新: 11ヶ月
person Google Cloud が管理しています
この学習プログラムは、生成 AI を使用したアプリケーションを構築したいと考えているデベロッパーを対象としています。Google Cloud での AI プロジェクトの開発、画像生成のための拡散モデルの使用、ベクトル検索とベクトル エンベディングを使用した検索アプリケーションの構築の方法について学びます。その後、Gemini を使用したマルチモーダル プロンプトとマルチモーダル RAG について深く掘り下げ、テキストと視覚データを生成します。
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Google Cloud における AI と ML の概要 のアクティビティ サムネイル
01 Google Cloud における AI と ML の概要
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access_time 8時間
show_chart 入門

このコースでは、予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習(ML)サービスについて紹介します。AI の基盤、開発、ソリューションを含むデータから AI へのライフサイクル全体で利用可能なテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、魅力的な学習体験と実践的なハンズオン演習を通じて、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアの方々がスキルや知識を強化できるようサポートすることを目指しています。

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画像生成の概要 のアクティビティ サムネイル
02 画像生成の概要
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access_time 15分
show_chart 入門

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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ベクトル検索とエンベディング のアクティビティ サムネイル
03 ベクトル検索とエンベディング
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access_time 4時間
show_chart 中級

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。

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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 のアクティビティ サムネイル
04 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
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access_time 5時間
show_chart 中級

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メントのメタデータを作成し、関連するすべてのテキスト チャンクの取得して、 引用を出力する。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。 このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了してスキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。

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