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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Neira Ignasi

メンバー加入日: 2024

Launching into Machine Learning - 日本語版 Earned 8月 8, 2024 EDT
Introduction to Vertex Forecasting and Time Series in Practice Earned 7月 30, 2024 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 7月 30, 2024 EDT
Conversational Insights Earned 7月 25, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCAIP Earned 7月 2, 2024 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 6月 28, 2024 EDT
アテンション機構 Earned 6月 2, 2024 EDT
画像生成の概要 Earned 4月 30, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 4月 29, 2024 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計 Earned 4月 29, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 4月 28, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 4月 28, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 4月 28, 2024 EDT

このコースでは、まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を行う方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML について確認し、コードを一切記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。また、BigQuery ML のメリットを確認します。その後、ML モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けに ML モデルの品質を評価する方法を説明します。

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This course is an introduction to building forecasting solutions with Google Cloud. You start with sequence models and time series foundations. You then walk through an end-to-end workflow: from data preparation to model development and deployment with Vertex AI. Finally, you learn the lessons and tips from a retail use case and apply the knowledge by building your own forecasting models.

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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。 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て スキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。

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In this course you will learn how to leverage Conversational Insights to uncover hidden information from your contact center data to increase operational efficiency and drive data-driven business decisions.

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This course teaches contact center agents about the core agent features and functionality in Contact Center AI Platform (CCAIP). CCAIP is a unified contact center platform that accelerates an organization's ability to leverage and deploy CCAI without relying on multiple technology providers. This course is most appropriate for those who handle consumer interactions via chat and call.

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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、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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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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「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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