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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Raut Anil

メンバー加入日: 2020

ゴールドリーグ

35905 ポイント
Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit (ADK) and Agent Engine Earned 8月 29, 2025 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版 Earned 6月 11, 2024 EDT
Google Cloud における復元力のあるストリーミング分析システムの構築 Earned 5月 23, 2024 EDT
Google Cloud を使用したデータレイクとデータ ウェアハウスのモダナイゼーション Earned 5月 17, 2024 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 5月 17, 2024 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 5月 8, 2024 EDT
Google Cloud におけるロギングとモニタリング Earned 5月 7, 2024 EDT
Google Cloud でのオブザーバビリティ Earned 5月 7, 2024 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 4月 27, 2024 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 4月 26, 2024 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 4月 21, 2024 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 4月 18, 2024 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 4月 17, 2024 EDT
ベクトル検索とエンベディング Earned 4月 17, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 4月 17, 2024 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 4月 17, 2024 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 3月 1, 2024 EST
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 3月 1, 2024 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 3月 1, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 2月 29, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 2月 19, 2024 EST

In this course, you’ll learn to use the Google Agent Development Kit to build complex, multi-agent systems. You will build agents equipped with tools, and connect them with parent-child relationships and flows to define how they interact. You’ll run your agents locally and deploy them to Vertex AI Agent Engine to run as a managed agentic flow, with infrastructure decisions and resource scaling handled by Agent Engine. Please note these labs are based off a pre-released version of this product. There may be some lag on these labs as we provide maintenance updates.

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ML をデータ パイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータ パイプラインに ML を含める複数の方法について説明します。カスタマイズがほとんど、またはまったく必要ない場合のために、このコースでは AutoML について説明します。よりカスタマイズされた ML 機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習（BigQuery ML）を紹介します。また、Vertex AI を使用して ML ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。

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ストリーミングによって企業が事業運営に関するリアルタイムの指標を取得できるようになり、ストリーミング データの処理を行う機会が増えてきました。このコースでは、Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する方法について学習します。受信ストリーミング データの処理のために Pub/Sub について説明します。また、このコースでは、Dataflow を使用してストリーミング データの集計や変換を行う方法、処理済みのレコードを分析用に BigQuery や Bigtable に保存する方法についても説明します。さらに、Qwiklabs を使用して Google Cloud でストリーミング データ パイプラインのコンポーネントを構築する実践演習を行います。

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すべてのデータ パイプラインには、データレイクとデータ ウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージ タイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データ エンジニアの役割や、効果的なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータ エンジニアリングを行うべき理由を説明します。 これは「Data Engineering on Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築」コースに登録してください。

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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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「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。

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このコースでは、Google Cloud のインフラストラクチャとアプリケーションのパフォーマンスをモニタリングして改善するための手法を学びます。 プレゼンテーション、デモ、ハンズオンラボ、実際の事例紹介を組み合わせて活用することにより、フルスタック モニタリング、リアルタイムでのログ管理と分析、本番環境でのコードのデバッグ、アプリケーション パフォーマンスのボトルネックのトレース、CPU とメモリ使用量のプロファイリングに関する経験を積むことができます。

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二部構成でお届けする「Google Cloud でのオブザーバビリティ」コースの第 2 部へようこそ。 このコースでは、Error Reporting、Cloud Trace、Cloud Profiler などのアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学びます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングすることが複雑なタスクになる可能性もあります。 ここでは、Google Cloud Operations を使用したスケーリングを通して、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、新たなセキュリティ上の課題に対処することが求められます。この「Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ」コースでは、クラウド セキュリティの基礎、およびインフラストラクチャ セキュリティに対する Google Cloud のマルチレイヤ型アプローチが持つ価値について学ぶとともに、Google がクラウドへのお客様の信頼をどのように獲得し維持しているのかについて学びます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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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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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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このコースでは、生成 AI モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。

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クラウド テクノロジーは組織に大きな価値をもたらします。クラウド テクノロジーの力をデータと組み合わせることで、その価値はさらに大きなものとなり、新しいカスタマー エクスペリエンスを提供できる可能性があります。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、データが組織にもたらす価値と、Google Cloud でデータを有用かつアクセス可能なものにする方法を学習します。このコースは「クラウド デジタル リーダー」学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリケーションで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。「Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション」ではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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クラウド テクノロジーとデジタル トランスフォーメーションに大きな期待が寄せられていますが、疑問点も多く残っています。 例: クラウド テクノロジーとは何か？デジタル トランスフォーメーションとは何を意味しているか？クラウド テクノロジーが組織にどう役立つのか？どこから着手するのか？ このような疑問をお持ちなら、このコースはぴったりです。このコースでは、デジタル トランスフォーメーションにおいて多くの企業が直面する機会と課題のタイプについてご説明します。このデジタル トランスフォーメーションの入門コースなら、クラウド テクノロジーに関する知識を深めて自分の業務に活用するとともに、今後のビジネスの成長にも役立てていただけます。このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部です。

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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。

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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。

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