メンバー加入日: 2022
Skills Boost Arcade Base Camp April 2025
Earned 5月 2, 2025 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ
Earned 4月 15, 2025 EDT
Security Practices with Chronicle SIEM - 日本語版
Earned 4月 15, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Facilitator Program 2025
Earned 4月 15, 2025 EDT
アテンション機構
Earned 10月 26, 2023 EDT
画像生成の概要
Earned 10月 26, 2023 EDT
Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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。
Chronicle について知っておくべき技術的な側面と、脅威の検出と対策を行ううえで Chronicleがどのように役立つかを学びます。
Now that you have found your seat as a Google Cloud Arcade Facilitator, it's time to claim your badge!
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。
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。