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Chen Eric

メンバー加入日: 2024

ダイヤモンド リーグ

79170 ポイント
Managing Security in Google Cloud - 日本語版 Earned 11月 25, 2024 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 10月 13, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 10月 13, 2024 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 10月 11, 2024 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 10月 11, 2024 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 10月 11, 2024 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 10月 11, 2024 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 10月 11, 2024 EDT
エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 10月 9, 2024 EDT
DevOps エンジニア向けの Gemini Earned 10月 9, 2024 EDT
セキュリティ エンジニア向けの Gemini Earned 10月 8, 2024 EDT
ネットワーク エンジニア向けの Gemini Earned 10月 8, 2024 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 10月 8, 2024 EDT
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 Earned 10月 8, 2024 EDT
ベクトル検索とエンベディング Earned 10月 8, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 10月 7, 2024 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 10月 7, 2024 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 10月 7, 2024 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 10月 7, 2024 EDT
アテンション機構 Earned 10月 7, 2024 EDT
画像生成の概要 Earned 10月 7, 2024 EDT
クラウド アーキテクト向けの Gemini Earned 10月 6, 2024 EDT
アプリケーション開発者向けの Gemini Earned 10月 6, 2024 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計 Earned 10月 4, 2024 EDT
Cloud Armor を使用したネットワークの保護 Earned 7月 27, 2024 EDT
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和 Earned 7月 26, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine のベスト プラクティス: セキュリティ Earned 7月 25, 2024 EDT
Google Cloud 環境での DevSecOps の使用 Earned 7月 24, 2024 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Network Engineer Journey - 日本語版 Earned 7月 19, 2024 EDT
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals Earned 7月 19, 2024 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - 日本語版 Earned 7月 18, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 7月 18, 2024 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals - 日本語版 Earned 7月 16, 2024 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 7月 15, 2024 EDT
Configure Google Kubernetes Engine Networking Earned 7月 14, 2024 EDT
DEPRECATED Network Performance and Optimization Earned 7月 12, 2024 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 12, 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 7月 10, 2024 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備 Earned 7月 8, 2024 EDT
Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築 Earned 7月 7, 2024 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 7月 4, 2024 EDT
Google Cloud で Terraform を使ってみる Earned 7月 3, 2024 EDT
Google Cloud でのオブザーバビリティ Earned 6月 28, 2024 EDT
Google Cloud におけるロギングとモニタリング Earned 6月 28, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 6月 27, 2024 EDT
柔軟性のある Google Cloud インフラストラクチャ: スケーリングと自動化 Earned 6月 26, 2024 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 6月 25, 2024 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 6月 21, 2024 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 6月 19, 2024 EDT
Associate Cloud Engineer の取得に向けた準備 Earned 6月 17, 2024 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 6月 13, 2024 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 6月 13, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Earned 6月 12, 2024 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 6月 12, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 日本語版 Earned 6月 10, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 日本語板 Earned 6月 6, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 6月 6, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 6月 6, 2024 EDT
Compute Engine でのロード バランシングの実装 Earned 5月 31, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - 日本語版 Earned 5月 30, 2024 EDT

この自習式トレーニング コースでは、Google Cloud でのセキュリティの管理と手法全般について学習します。録画された講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Cloud Identity、Resource Manager、Cloud IAM、Virtual Private Cloud ファイアウォール、Cloud Load Balancing、Cloud ピアリング、Cloud Interconnect、VPC Service Controls など、安全な Google Cloud ソリューションのコンポーネントについて学び、演習を行います。 これは「Security in 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、「Security Best Practices in Google Cloud」コースを受講してください。

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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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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、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、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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「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。 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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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、Google のプロダクトとサービスを使用してアプリケーションを開発、テスト、デプロイ、管理するうえでどのように役立つかを学習します。Gemini を利用して、ウェブ アプリケーションを開発および構築する方法、アプリケーションのエラーを修正する方法、テストを作成する方法、データをクエリする方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）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、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、エンジニアによるインフラストラクチャの管理にどのように役立つかについて学習します。アプリケーション ログを検索して理解するように Gemini に指示する方法、GKE クラスタを作成する方法、ビルド環境の作成方法を調査する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで DevOps 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、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、クラウド環境とリソースを安全に保つうえでどのように役立つかを学習します。サンプル ワークロードを Google Cloud の環境にデプロイする方法、Gemini を使用してセキュリティ構成ミスを特定、修正する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでクラウドのセキュリティ ポスチャ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、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、ネットワーク エンジニアによる VPC ネットワークの作成、更新、管理にどのように役立つかについて学びます。検索エンジンで調べられる内容を超えた、自身のネットワーキング タスクに固有のガイダンスの提供を Gemini に指示する方法を学習します。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで Google Cloud VPC ネットワークの作業がどのように簡単になるかを体験します。 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、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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Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュメントのメタデータを作成し、関連するすべてのテキスト チャンクの取得して、 引用を出力する。 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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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、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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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、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得する方法を学びます。ハンズオン ラボでは、Gemini を使用することで GKE のデプロイ 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、Google の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、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発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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「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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Google Cloud におけるデプロイを安全に保つ方法を学びます。 次の内容が含まれます。：Cloud Armor の bot 管理を使用して bot のリスクを低減し、自動化クライアントからのアクセスをコントロールする方法、 Cloud Armor の拒否リストを使って Google Cloud のエッジにおける HTTP(S) ロードバランサへのアクセスを制限または許可する方法、 Cloud Armor セキュリティポリシーを適用して Cloud CDN と Google Cloud Storage でキャッシュ オブジェクトへのアクセスを制限する方法、 そしてCloud Armor WAF ルールを使用して一般的な脆弱性を軽減する方法。

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「Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和」の中級コースを修了してスキルバッジを獲得することで、 次のスキルを実証できます。 環境の脅威の防止と管理、アプリケーションの脆弱性の特定と軽減、 セキュリティ異常に対応。

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Anthos を使ってみましょう。 この Google Kubernetes Engine 中心のベスト プラクティス ハンズオン ラボ シリーズでは、 GKE 本番環境をデプロイおよび管理する際のセキュリティのスケーリング に焦点を当てます。具体的には、ロールベース アクセス制御、セキュリティ強化、 VPC ネットワーキング、バイナリ承認について学びます。

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このコースでは、Google Cloud で安全かつ効率的な DevSecOps プラクティスを実践するための基本的なスキルを学びます。Artifact Registry、Cloud Build、 Cloud Deploy、Binary Authorization などの Google Cloud サービスを使用して開発パイプラインを保護する方法を学びます。これにより、 CI/CD パイプライン全体でセキュリティ制御を使用して、コンテナ化されたアプリケーションをビルド、テスト、デプロイできます。

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このコースでは、Professional Cloud Engineer 認定試験の合格を目指す方が受験の準備を進めることができます。試験範囲に含まれる Google Cloud 分野の概要と、分野に関する知識を高めるための学習計画の作成方法について学習します。

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Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.

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「Networking in Google Cloud」シリーズの 2 番目のコース「Routing and Addressing」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud のネットワーク機能に関連するルーティングとアドレス指定の中核となるコンセプトについて説明します。 モジュール 1 では、Google Cloud でのネットワーク ルーティングとアドレス指定について学習し、IPv4 のルーティング、お客様所有 IP アドレスの使用、Cloud DNS の設定などの主要な構成要素を取り上げることで、基礎知識を身に付けます。モジュール 2 では、プライベート接続のオプションに話題を移し、内部 IP アドレスを使用して Google やその他のサービスにプライベート アクセスするユースケースや手法について説明します。 このコースを修了すると、Google Cloud 内のネットワーク トラフィックを効果的にルーティングおよびアドレス指定する方法をしっかりと把握できるようになります。

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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

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Networking in Google Cloud 日本語版は、6 部構成のコースシリーズです。6 部構成のコースシリーズの最初のコース「Networking in Google Cloud: Fundamentals」へようこそ。  このコースでは、ネットワーキングの基礎、Virtual Private Cloud（VPC）、VPC ネットワークの共有など、ネットワーキングの主なコンセプトに関する包括的な概要を説明します。また、ネットワークのロギング手法とモニタリング手法についても説明します。 

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Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。 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。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、デジタ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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This course teaches you some basic Google Kubernetes Engine (GKE) networking. With written lectures, hands-on lab exercises, and quizzes, you learn how to set up services, facilitate communication, and configure secure access to your GKE applications.

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If you want to take your Google Cloud networking skills to the next level, look no further. This course is composed of labs that cover real-life use cases and it will teach you best practices for overcoming common networking bottlenecks. From getting hands-on practice with testing and improving network performance, to integrating high-throughput VPNs and networking tiers, Network Performance and Optimization is an essential course for Google Cloud developers who are looking to double down on application speed and robustness.

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ネットワーキングはクラウド コンピューティングにおける主要なテーマです。Google Cloud の基盤となる 構造であり、すべてのリソースとサービスを 相互に接続するものです。このコースでは、Google Cloud の基本的なネットワーキング サービスについて学び、 優れたネットワークを開発するための専用ツールを使用して実践演習を 行います。VPC についての詳細な学習から、エンタープライズ クラスのロードバランサの作成まで、 「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」では、 堅牢なネットワークを今すぐ構築するために必要となる実践的な経験を積むことができます。

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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、Professional Data Engineer（PDE）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握できます。また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。

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「Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築」の中級スキルバッジを獲得すると、 Terraform を使用した Infrastructure as Code（IaC）の原則、Terraform 構成を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニングと管理、 状態の効果的な管理（ローカルおよびリモート）、組織内での再利用性を念頭に置いた Terraform コードのモジュール化といったスキルを実証できます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、 チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。バッジは、習熟していることを証明し、 仕事用プロフィールを充実させ、最終的にはキャリアの可能性を広げることにつながります。 プロフィールにアクセスすると、獲得したバッジを確認できます。

詳細

「Google Cloud ネットワークの構築」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 アプリケーションをデプロイしてモニタリングするための複数の方法について学びます。具体的には、IAM ロールの確認とプロジェクト アクセスの追加 / 削除、 VPC ネットワークの作成、Compute Engine VM のデプロイとモニタリング、 SQL クエリの記述、Compute Engine での VM のデプロイとモニタリング、Kubernetes を使用した複数のデプロイ アプローチによるアプリケーションのデプロイなどです。 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す。 インタラクティブなハンズオン環境で 知識の応用力が試されます。このスキルバッジと 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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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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「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。 このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。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要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。

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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ソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、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。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。

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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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このコースでは、Associate Cloud Engineer 認定試験の合格を目指す方が受験の準備を進めることができます。試験範囲に含まれる Google Cloud ドメインの概要と、ドメインに関する知識を高めるための学習計画の作成方法について学習します。

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「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Dataproc でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。 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修了し、 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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安全な Google Cloud ネットワークの構築コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソース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の習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 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。スキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタ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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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.

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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。 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す。 インタラクティブなハンズオン環境で知識の応用力が試されます。このスキルバッジ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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Google Cloud Computing Foundations コースでは、クラウド コンピューティングの 知識または経験がほとんどあるいはまったくない受講者に、クラウドの基礎、ビッグ データ、機械学習を網羅したコンセプトの概要と、Google Cloud がどこで、どのよう に役立つかについて詳しく説明します。 受講者はコースを修了するまでに、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、 機械学習に関連するコンセプトを明確に説明したり、いくつかの実践的スキルを実証し たりできるようになっているはずです。 このコースは、Google Cloud Computing Foundations という一連のコースの一部です。 コースは次の順序で受講してください: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales この 3 番目のコースでは、安全なネットワークを構築する方法、 およびクラウドの自動化と管理ツールについて説明します。

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Google Cloud Computing Foundations コースでは、クラウド コンピューティングの 知識または経験がほとんどあるいはまったくない受講者に、クラウドの基礎、ビッグ データ、機械学習を網羅したコンセプトの概要と、Google Cloud がどこで、どのよう に役立つかについて詳しく説明します。 受講者はコースを修了するまでに、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、 機械学習に関連するコンセプトを明確に説明したり、いくつかの実践的スキルを実証し たりできるようになっているはずです。 このコースは、Google Cloud Computing Foundations という一連のコースの一部です。 コースは次の順序で受講してください: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales この 2 番目のコースでは、ストレージ モデルの実装、さまざまなアプリケーション マネージド サービス オプション、GoogleCloudでのセキュリティ管理について説明します。

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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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Compute Engine でのロード バランシングの実装 スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、次のスキルを実証できます: gcloud コマンドの記述と Cloud Shell の使用、Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサと HTTP ロードバランサの構成。 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。この入門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ましょう。このスキルバッジはネットワークで共有できます。

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Google Cloud Computing Foundations コースでは、クラウド コンピューティングの知識または経験がほとんどあるいはまったくない受講者に、 クラウドの基礎、ビッグデータ、機械学習を網羅したコンセプトの概要と、Google Cloud がどこで、どのように役立つかについて詳しく説明します。 最初にクラウド コンピューティングの概要を確認してから、クラウド·コンピューティング·インフラストラクチャと、ビッグデータおよび機械学習の 2 つの分野を詳しく見ていきます。 受講者はコースを修了するまでに、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、機械学習に関連するコンセプトを明確に説明したり、 いくつかの実践的スキルを実証したりできるようになっているはずです。 このコースは、Google Cloud Computing Foundations という一連のコースの一部です。 コースは次の順序で受講してください: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。

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