01
Vertex AI の Gemini API を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）
このラボでは、Vertex AI の Gemini API を使用してマルチモーダル検索拡張生成（RAG）を実行する方法を学習します。
Google Cloud Next 2025
あらゆるスキルレベルに対応した学習プログラムで、Google Cloud Next 2025 に向けて準備を始めましょう。ハンズオンラボを通じて、データ分析、ML、セキュリティなどの主要なトピックについて学び、実践的な経験と自信を身に付けられます。イベントの前後にスキルアップを目指すデベロッパーに最適です。
02
Document AI Workbench を使用したカスタム ドキュメント抽出
このラボでは、W-2（米国の税務フォーム）ドキュメントを処理するカスタム ドキュメント エクストラクタを作成し、トレーニングします。
03
Vertex AI Studio を使ってみる
このラボでは、Vertex AI Studio と Gemini を使用して生成 AI のプロトタイプを構築し、コンソールでプロンプト設計とマルチモーダル分析をマスターする方法を学びます。すべてコーディングなしで行うことができます。
04
Gemini 2.0 Flash の概要
このラボでは、Gemini 2.0 Flash モデルで Vertex AI の Gemini API と Google Gen AI SDK for Python を使用する方法を学びます。
05
Gemini 2.0 を使用した Python コードの生成と実行の概要
このラボでは、Vertex AI の Gemini API と Google Gen AI SDK for Python を使用して、Gemini 2.0 Flash モデルでコードを生成して実行する方法を学びます。
06
Vertex AI エンベディングの概要 - テキストとマルチモーダル
このラボでは、テキストとマルチモーダル（画像と動画）の両方のユースケースで Vertex AI Embeddings API を使用する方法を学びます。
07
Cloud Run で Gemini API を使用してチャット アプリケーションを構築する
このラボでは、Gemini モデルを活用した AI ベースのチャット アプリケーションを構築して Cloud Run にデプロイします。
08
Vertex AI を使用して DIY のマルチモーダル質問応答システムを構築する
このラボでは、Vertex AI を使用して、テキストと画像を両方理解する質問応答システムを構築する方法を学びます。
09
Cloud Run と Vertex AI の Gemini API で Streamlit フレームワークを活用する
このラボでは、Gemini と統合された Streamlit アプリを Cloud Run にデプロイする方法について学びます。
10
SQL を使用して Gemini で購入者レビューを分析する
BigQuery Machine Learning とリモートモデル（Gemini）によって、SQL を使用して購入者レビューを分析する方法について学習します。
11
Gemini in BigQuery でコードを開発する
このラボでは、BigQuery での Gemini のコード生成、説明、提案の使用方法について学びます。
12
Gemini in BigQuery でデータを探索する
このラボでは、Gemini in BigQuery でテーブル エクスプローラとデータ分析情報を使用する方法を学習します。
13
BigQuery を使用して RAG アプリケーションを作成する
このラボでは、BigQuery で Gemini を使用して、エンベディング、ベクトル検索、生成までの RAG パイプラインを作成する方法を学びます。
14
Looker Studio と BigQuery で BI ダッシュボードを構築する
このラボでは、フロントエンドに Looker Studio、バックエンドに BigQuery を使用して、BI ダッシュボードを構築する方法を学びます。
15
Cloud SQL へのデータの読み込み
このラボでは、データを CSV テキスト ファイルから Cloud SQL にインポートし、シンプルなクエリを使用していくつかの基本的なデータ分析を行います。
16
Cloud Spanner - データベースの基礎
このラボでは、Cloud Spanner インスタンス内で基本的な管理タスクを実行します。
17
Database Migration Service を使用して PostgreSQL から AlloyDB に移行する
このラボでは、継続的な Database Migration Service ジョブと接続用の VPC ピアリングを使用して、スタンドアロンの PostgreSQL データベース（仮想マシン上で実行）を AlloyDB for PostgreSQL に移行します。
18
Google Kubernetes Engine 上のアプリのデバッグ
このラボでは、GKE でのロギングの仕組みを学習します。また、一般的なロギングのユースケースを見ながら、ログ収集のベスト プラクティスも学習します。
19
Google Cloud Deploy を使用した継続的デリバリー
Google Cloud Deploy を使用してデリバリー パイプラインを作成し、基本的なアプリケーションのリリースを作成し、一連の Google Kubernetes Engine ターゲットを通してアプリケーションをプロモートします。
20
ログ分析で BigQuery の使用状況を分析する
Cloud Logging ページから SQL クエリを使用して、ログ分析で詳細な使用状況ログ分析を行う。
21
高スループット VPN の構築
このラボでは、安全で高スループットの VPN を作成して速度をテストする方法を学びます。
22
Kubernetes を使った Cloud のオーケストレーション
このラボでは、Google Kubernetes Engine を使用して完全な Kubernetes クラスタをプロビジョニングする方法、kubectl を使用して Docker コンテナをデプロイおよび管理する方法、Kubernetes の Deployment と Service を使用してアプリケーションをマイクロサービスに分割する方法について学びます。
23
クロスリージョン ロード バランシングの作成
このラボでは、2 つの異なるリージョンのインスタンスにトラフィックを転送する HTTP(S) ロードバランサを作成する方法を説明します。
24
Terraform を使用した Infrastructure as Code
このハンズオンラボでは、クラウド環境で Terraform を使用してインフラストラクチャの構築、変更、プロビジョニング、破棄を行います。
25
ネットワーキング（基礎編）
ネットワークを設定し、3 つのサブネットワークを追加して、ファイアウォール ルールを適用する方法を学習します。
26
VPC ネットワーキングの基礎
このラボでは、ファイアウォール ルールを含む自動モードの VPC ネットワークと、2 つの VM インスタンスを作成し、VM インスタンスの接続性を調べます。
27
Dataflow と BigQuery を使用した Google Cloud での ETL 処理（Python）
このラボでは、複数のデータ パイプラインを構築して、一般公開されているデータセットから BigQuery にデータを取り込み、変換します。
28
Gemini と Vertex AI を使用した Gmail の感情分析
このラボでは、Gemini と Vertex AI を使用して Gmail の感情を分析し、否定的なメールに自動的にラベルを付けて優先的に処理できるようにする Google Workspace アドオンを構築します。