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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Gemini in BigQuery

school 4 件のアクティビティ
update 最終更新: 5ヶ月
person Google Cloud が管理しています
This learning path provides a comprehensive guide to using Gemini in BigQuery to accelerate your AI/ML projects. You'll gain practical experience defining Gemini's features, exploring data with insights, and developing code efficiently with Gemini assistance. You'll also explore the end-to-end process of using AI/ML models for predictive and generative tasks, and build a complete solution leveraging Gemini models in BigQuery. Master the techniques of generating embeddings, performing vector searches, and building Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines. This path will equip you with the skills to effectively integrate Gemini into your BigQuery workflows, enabling you to create powerful, data-driven applications.
学習プログラムを開始
Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 日本語版 のアクティビティ サムネイル
01 Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 日本語版
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access_time 4時間
show_chart 入門

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。

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Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版 のアクティビティ サムネイル
02 Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版
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access_time 3時間
show_chart 中級

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。

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エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG のアクティビティ サムネイル
03 エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG
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access_time 2時間
show_chart 上級

このコースでは、BigQuery で検索拡張生成(RAG)ソリューションを使用して AI ハルシネーションを軽減する方法を説明します。エンベディングの作成、ベクトル空間の検索、改善された回答の生成を含む RAG ワークフローについて解説し、これらの手順の背後にある概念的な理由と、BigQuery を使用した実践的な実装方法についても説明します。このコースを完了すると、BigQuery、Gemini などの生成 AI モデル、エンベディング モデルを使用して RAG パイプラインを構築し、独自の AI ハルシネーションのユースケースに対処できるようになります。

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BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する のアクティビティ サムネイル
04 BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する
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access_time 5時間 45分
show_chart 中級

「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。 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完了し、 デジタルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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