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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Loleit Peter

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

39128 ポイント
ベクトル検索とエンベディング Earned 10月 1, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 8月 19, 2025 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 8月 16, 2025 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 8月 16, 2025 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計 Earned 8月 15, 2025 EDT
Google Cloud で Terraform を使ってみる Earned 8月 15, 2025 EDT
AI Boost Bites: Exec Summaries with Gemini Gems Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Amplify Exec Voices with AI Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: No-Code Sheets & Scripts Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Image-to-Sheets Hack Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Poke Holes in Your Strategy Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: TL;DR with Gemini in Docs & Drive Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Content Generation with Gemini Made Easy Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 8月 13, 2025 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 8月 12, 2025 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 8月 12, 2025 EDT
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 8月 12, 2025 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 8月 11, 2025 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 8月 11, 2025 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 8月 11, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud TPUs Earned 8月 10, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPUs Earned 8月 10, 2025 EDT
AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer Earned 8月 10, 2025 EDT
BigQuery ML を推論に使用する Earned 8月 3, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 8月 1, 2025 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 8月 1, 2025 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 8月 1, 2025 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 8月 1, 2025 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 7月 21, 2025 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 7月 21, 2025 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 7月 21, 2025 EDT
画像生成の概要 Earned 7月 19, 2025 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 7月 19, 2025 EDT
エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG Earned 7月 19, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Slide Summaries Earned 7月 18, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems – Your ultimate marketing sidekick Earned 7月 18, 2025 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 7月 18, 2025 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 7月 18, 2025 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 7月 18, 2025 EDT
アテンション機構 Earned 7月 18, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 7月 17, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 7月 17, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 7月 14, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 7月 14, 2025 EDT
生成 AI の概要 Earned 7月 14, 2025 EDT

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、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して AI のプライバシーと安全性の推奨プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

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このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。

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このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

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「Vertex AI におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Vertex AI のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用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、 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、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。

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このコースでは、Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。このコースを受講すると、Terraform を使用して Infrastructure as Code を実装し、その主要な特性と機能を使って Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について説明できるようになります。 また、Terraform を使用して Google Cloud のリソースを構築、管理する実践的な演習を受けられます。

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This video covers how you can create your own Brevity Gem to summarize and transform messy notes or long documents into clear, concise, executive-ready summaries.

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This video will cover how to leverage Gemini Gems to create authentic social media posts in your leader's unique voice. Learn to overcome the challenge of scaling executive social presence by training a Gem with writing samples and clear instructions. Discover how to generate engaging posts quickly, saving time while amplifying thought leadership and ensuring authenticity.

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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.

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This video covers how to eliminate tedious manual data entry using Gemini. Learn how to take a picture or screenshot of data (from PDFs, paper, or images) and prompt Gemini to instantly convert it into a structured Google Sheet. Discover this simple hack to save countless hours transcribing data, turning Gemini into your personal data entry assistant. Just snap, prompt, and export!

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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.

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This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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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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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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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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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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Welcome to the Cloud TPUs course. We'll explore the advantages and disadvantages of TPUs in various scenarios and compare different TPU accelerators to help you choose the right fit. You'll learn strategies to maximize performance and efficiency for your AI models and understand the significance of GPU/TPU interoperability for flexible machine learning workflows. Through engaging content and practical demos, we'll guide you step-by-step in leveraging TPUs effectively.

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Curious about the powerful hardware behind AI? This course breaks down performance-optimized AI computers, showing you why they're so important. We'll explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them. By the end, you'll know exactly how to pick the right compute for your AI projects, helping you make smart choices for your AI workkoads.

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Ready to get started with AI Hypercomputers? This course makes it easy! We'll cover the basics of what they are and how they help AI with AI workloads. You'll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right deployment approach for your needs.

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推論のための BigQuery ML の概要、データ アナリストがこれを使用すべき理由、そのユースケース、サポートされる ML モデルについて学びます。また、これらの ML モデルを BigQuery で作成し、管理する方法も学びます。

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このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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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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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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AI は、革新的な技術である一方で、新たなセキュリティ上の課題を生み出す可能性も否定できません。このコースでは、セキュリティとデータ保護の責任者を対象に、組織内で AI を安全に管理するための戦略を説明します。AI 特有のリスクを事前に特定して軽減し、機密データを保護し、コンプライアンスを確保しながら、復元力の高い AI インフラストラクチャを構築するための枠組みについて学ぶ。4 つの業界のユースケースを通して、これらの戦略が実際の場面でどのように活用されているかを探る。

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このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。 参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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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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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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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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This video covers how to use Gemini in Slides to automatically generate meeting recaps and draft follow-up emails, which can streamline your post-meeting workflow and save you time.

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This video covers how to create your own Gemini Gems, advanced AI capabilities that can automate repetitive tasks and supercharge your productivity.

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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、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

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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。

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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

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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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「生成 AI エージェント: 組織の変革」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。

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「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。

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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えています。リーダーは、実際のビジネス成果に結びつけるために、生成 AI の力をどのように活用できるでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。

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「生成 AI: 基本概念の理解」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまなデータタイプが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。

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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルおよびプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。

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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。

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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、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。

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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。

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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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