参加 ログイン

Google Cloud コンソールでスキルを試す

Dudhrejiya Bhavik

メンバー加入日: 2024

ゴールドリーグ

19234 ポイント
Evaluate Gen AI model and agent performance Earned 9月 20, 2025 EDT
Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service Earned 9月 20, 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 9月 20, 2025 EDT
Model evaluation on Vertex AI Earned 9月 20, 2025 EDT
Implement Hybrid Search Earned 9月 15, 2025 EDT
Edit images with Imagen Earned 9月 14, 2025 EDT
Understand and Respond to Media Earned 9月 14, 2025 EDT
Generate and Edit Media with Imagen, Gemini, and Veo Earned 9月 12, 2025 EDT
Empower Gen AI apps with tool use Earned 9月 12, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned 9月 12, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models Earned 9月 10, 2025 EDT
エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG Earned 9月 8, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models Earned 9月 6, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 8月 31, 2025 EDT
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング Earned 7月 15, 2025 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 7月 13, 2025 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 2月 9, 2025 EST
Launching into Machine Learning - 日本語版 Earned 2月 2, 2025 EST
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 1月 27, 2025 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 8月 25, 2024 EDT
ML オペレーション（MLOps）: 概要 Earned 8月 18, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned 8月 3, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning - 日本語版 Earned 7月 20, 2024 EDT

Complete the Evaluate Gen AI model and agent performance skill badge to demonstrate your ability to use the Gen AI evaluation service. You will evaluate models to select the best model for a given task, compare models against each other and evaluate the performance of agents. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

詳細

Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.

詳細

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。

詳細

This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.

詳細

Learn how to create Hybrid Search applications using Vertex AI Vertex Search to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.

詳細

Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

詳細

Explore a variety of techniques for using Gemini to understand image, audio, video, and live-streaming media. You will discover how meaningful information can be extracted from each of these forms of media to use in media-rich applications.

詳細

Generate engaging media with Google's foundation models for media. Create new images with Imagen, or edit your existing photos by adding details or outpainting to create a wider view. Replace backgrounds to put your products in new scenes. And learn the basics of generating videos with Veo!

詳細

An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.

詳細

Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"

詳細

Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.

詳細

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。

詳細

Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models

詳細

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。

詳細

BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築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。

詳細

「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作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、 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。

詳細

Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

「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。

詳細

このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。

詳細

This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

詳細

Google Cloud で機械学習を実装する際のベスト プラクティスには何があるでしょうか。Vertex AI とは何であり、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするにはどうすればよいでしょうか。機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。 Google では機械学習について独自の視点で考えています。マネージド データセット、特徴量ストア、そしてコードを 1 行も記述せずに迅速に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする手段を 1 つにまとめた統合プラットフォームを提供するとともに、データにラベル付けし、TensorFlow、SciKit Learn、Pytorch、R やその他のフレームワークを使用して Workbench ノートブックを作成できるようにすることが、Google の考える機械学習の在り方です。Google の Vertex AI プラットフォームでは、カスタムモデルをトレーニングしたり、コンポーネント パイプラインを構築したりすることもできます。さらに、オンライン予測とバッチ予測の両方を実施できます。このコースでは、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 5 つのフェーズについても説明し、これらのフェーズを省略しないことが重要である理由について論じます。最後に、機械学習によって増幅される可能性のあるバイアスの認識と、それを識別する方法について説明します。

詳細