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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「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。
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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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このハンズオンラボのコレクションでは、 Google Cloud サービスおよびツールと Workspace アプリケーションを統合する効果を実証します。Node.js を使用してアンケート ボットを構築したり、 Natural Language API を使用して Google ドキュメント内の感情を認識したり、 Apps スクリプトを使用して chat bot を構築したりします。
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
画像生成の概要
Earned 6月 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版
Earned 6月 9, 2023 EDT
責任ある AI の概要
Earned 6月 9, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 6月 9, 2023 EDT
生成 AI の概要
Earned 6月 9, 2023 EDT
Workspace: アドオン
Earned 7月 9, 2022 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned 7月 9, 2022 EDT
Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理
Earned 7月 9, 2022 EDT
Understand Your Google Cloud Costs
Earned 7月 7, 2022 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ
Earned 5月 3, 2022 EDT
Compute Engine でのロード バランシングの実装
Earned 5月 3, 2022 EDT
Google Cloud Essentials
Earned 5月 3, 2022 EDT