Dass Mohan
メンバー加入日: 2021
シルバーリーグ
3770 ポイント
メンバー加入日: 2021
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。
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。
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。
「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。
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。
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。
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、従来の機械学習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。
これは2 つ目のクエストで、Google Cloud Platform の Valliappa Lakshmananが O'Reilly Media, Inc. から出版した「Data Science on the Google Cloud Platform」からの派生したラボです。9つのラボで構成され、1つ目のクエストで練習したスキルをさらに伸ばし、最先端で本格的な機械学習を実際的なデータで実行することで、Google Cloud Platformの機能とサービスを堪能していだけます。
これは 2 つのクエストから構成されるハンズオンラボの 1 つ目のクエストで、『Data Science on Google Cloud Platform』(著者: Valliappa Lakshmanan、出版元: O'Reilly Media, Inc.)という書籍から抜粋した演習をもとに作成されたものです。1 つ目のクエストでは第 8 章までを扱い、Google Cloud Platform のツールとサービスを使用して、データセットの取り込み、準備、処理、クエリ、探索、可視化に関するあらゆる面について学習することができます。
Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
「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、Dataproc 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。 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、 スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。
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。
「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、 アプリケーションをデプロイしてモニタリングするための複数の方法について学びます。具体的には、IAM ロールの確認とプロジェクト アクセスの追加 / 削除、 VPC ネットワークの作成、Compute Engine VM のデプロイとモニタリング、 SQL クエリの記述、Compute Engine での VM のデプロイとモニタリング、Kubernetes を使用した複数のデプロイ アプローチによるアプリケーションのデプロイなどです。 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す。 インタラクティブなハンズオン環境で 知識の応用力が試されます。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。
「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。 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す。 インタラクティブなハンズオン環境で知識の応用力が試されます。このスキルバッジと最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。
セキュリティは、Google Cloud のサービスにおける妥協のない機能であり、これを念頭に、 プロジェクトをまたいで安全性を確保し ID を保護するための専用ツールが 開発されています。この入門コースでは、 ユーザー アカウントと仮想マシン アカウントの管理における主要機能である Google Cloud の Identity and Access Management(IAM)サービス の実践演習を行います。VPC と VPN のプロビジョニングを通してネットワーク セキュリティを実際に体験し、セキュリティ 脅威とデータ損失防止に使用できるツールについて学びます。
Google Cloud の請求管理と費用管理の基礎を学ぶ、2 部構成コースの 2 つ目のクエストです。このクエストは、財務または IT の担当者で、組織のクラウド インフラストラクチャの最適化を担う方に最適です。ここでは、予算とアラートの設定、割り当て上限の管理、確約利用割引の活用など、Google Cloud 費用を管理および最適化する方法をいくつか学びます。ハンズオンラボでは、さまざまなツールを実際に使って Google Cloud の費用を管理、最適化したり、費用を最適化するためのベスト プラクティスを技術チームに共有し、その普及を促したりすることができます。
このクエストは、技術または財務の担当者で GCP の費用の管理を担う方に最適です。請求先アカウントを設定する方法、リソースを整理する方法、請求アクセス権限を管理する方法について学習します。ハンズオンラボでは、請求書を表示する方法、請求レポートを使用して GCP の費用を追跡する方法、BigQuery や Google スプレッドシートを使用して請求データを分析する方法、データポータルを使用してカスタムの請求ダッシュボードを作成する方法について学習します。
Compute Engine でのロード バランシングの実装 スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、次のスキルを実証できます: gcloud コマンドの記述と Cloud Shell の使用、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 HTTP ロードバランサの構成。 スキルバッジは、Google Cloud の プロダクトとサービスに関する習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 これは、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。この入門コースと最終評価チャレンジラボを完了し、 スキルバッジを獲得しましょう。このスキルバッジはネットワークで共有できます。
この入門レベルのクエストでは、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。「Google Cloud Essentials」は Qwiklabs で特に人気のあるクエストですが、それはクラウドの予備知識がほとんどなくても、あらゆる Google Cloud プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるからです。 「Google Cloud Essentials」では、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実行と負荷分散など、Google Cloud の主な機能を紹介します。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。