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Shrey Sanskriti

メンバー加入日: 2026

ダイヤモンド リーグ

25993 ポイント
Add Agents to Gemini Enterprise Earned 7月 23, 2026 EDT
Deploy Gemini Enterprise with Workspace Data Sources and Model Armor Earned 7月 22, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 7月 22, 2026 EDT
Use a Third-Party Identity Provider with Workforce Identity Federation Earned 7月 22, 2026 EDT
Deploy the Gemini Enterprise app to Transform Enterprises Earned 7月 22, 2026 EDT
Plan Change Management for Gemini Enterprise Deployments Earned 7月 22, 2026 EDT
Govern Agent Access with Gemini Enterprise Agent Platform Earned 7月 22, 2026 EDT
Secure your Agents with Gemini Enterprise Agent Platform Earned 7月 22, 2026 EDT
Govern agents with Agent Gateway, Agent Registry, and Policies Earned 7月 22, 2026 EDT
AI Infrastructure: デプロイタイプ Earned 7月 8, 2026 EDT
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 7月 8, 2026 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 7月 8, 2026 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 8, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 7月 8, 2026 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 7月 8, 2026 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 7月 8, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 7月 4, 2026 EDT
生成 AI の概要 Earned 7月 4, 2026 EDT
ML オペレーション（MLOps）: 概要 Earned 7月 4, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 7月 4, 2026 EDT
Google Cloud でのオブザーバビリティ Earned 7月 1, 2026 EDT
Analyze patterns in conversational data with Customer Experience Insights Earned 6月 24, 2026 EDT
Create Data Stores for Gen AI Applications Earned 6月 19, 2026 EDT
Introduction to AI Applications Earned 6月 19, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 6月 18, 2026 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 6月 18, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 6月 18, 2026 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 6月 18, 2026 EDT
Deploy, monitor and evaluate production-ready CX Agents Earned 6月 18, 2026 EDT
Build and Deploy Customer Experience Agents Earned 6月 18, 2026 EDT
Improve Agent Search Results on Agent Platform Earned 6月 17, 2026 EDT
Configure AI Applications to optimize search results Earned 6月 17, 2026 EDT
Introduction to Agent Assist and its GenAI Capabilities Earned 6月 16, 2026 EDT
Discover the Gemini Enterprise for CX Shopping Agent Earned 6月 16, 2026 EDT
Extend CX Agents with Vertex AI Search data stores Earned 6月 16, 2026 EDT
Recommendations with AI Applications Earned 6月 16, 2026 EDT
Agent Search Analytics on Agent Platform Earned 6月 16, 2026 EDT
Agent Search UI configurations on Agent Platform Earned 6月 16, 2026 EDT
Leverage data with Customer Experience Insights Earned 6月 16, 2026 EDT
Integrate Agent Assist with Telephony and Chatbot Systems Earned 6月 16, 2026 EDT
認定試験の学習ガイドを作成する: ACE 認定試験対策 Earned 6月 14, 2026 EDT
Leverage best practices for developing, operating, and securing production-grade Conversational Agents Earned 6月 12, 2026 EDT
Improve customer and agent satisfaction with Agent Assist Earned 6月 11, 2026 EDT
Google Cloud におけるロギングとモニタリング Earned 6月 11, 2026 EDT
Build generative virtual agents with API integrations Earned 6月 4, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 5月 28, 2026 EDT
Google Cloud で Cloud Run を使用したアプリケーション開発: 基礎 Earned 5月 28, 2026 EDT
Incorporate Generative Features into Conversational Agent Flows Earned 5月 28, 2026 EDT
Build deterministic Virtual Agent enhanced with data stores Earned 5月 27, 2026 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned 5月 25, 2026 EDT
アプリケーションに適した Google Cloud データベースの選択 Earned 5月 24, 2026 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned 5月 22, 2026 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 5月 22, 2026 EDT
Build Production-Ready Conversational Agents Earned 5月 21, 2026 EDT
Build agents with CX Agent Studio Earned 5月 13, 2026 EDT
Extend virtual agents with webhooks, tools, and Messenger integration Earned 5月 13, 2026 EDT
生成ハンドブックを使用してエージェントを作成する Earned 5月 12, 2026 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations Earned 5月 11, 2026 EDT
Extend Conversational Agents Functionality with Webhooks and Tools Earned 5月 11, 2026 EDT
Customer Experience Agent Studio: 基礎 Earned 5月 7, 2026 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 5月 6, 2026 EDT
Introduction to Gemini Enterprise for Customer Experience Earned 5月 6, 2026 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 5月 3, 2026 EDT
ステートフル フローで会話エージェントを作成する Earned 4月 28, 2026 EDT

In this challenge lab, you will demonstrate your ability to add agents to a Gemini Enterprise app. You will build an agent with Agent Designer. And you will build a no-code agent with Agent Development Kit, deploy it to Agent Engine, and add it to the Gemini Enterprise app.

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In this challenge lab, you act as a Security Engineer deploying a secure Gemini Enterprise environment for Cymbal Bank. You will ground Gemini in web search and internal Workspace sources to ensure accurate, contextual responses. To maintain compliance, you will configure Model Armor policies to filter sensitive data and block threats like prompt injections and malicious URLs. Finally, you will manage specific end-user features to customize the AI experience safely

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このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。

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This course provides learners the knowledge to configure Workforce Identity Federation to grant Google Cloud and Gemini Enterprise access to users that authenticate using a third-party Identity Provider. The curriculum includes theory and demo videos covering workforce identity pools, OIDC and SAML providers, attribute mapping, IAM policies, and troubleshooting guidance.

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This course covers the technical side of deploying the Gemini Enterprise app. It discusses the overall architecture of GE, decisions to be made when provisioning the app infrastructure, and integrating enterprise data via Data Stores, Connectors. and Actions. The course also explores the kinds of agents that can be added to Gemini Enterprise. It offers guidance towards establishing a security perimeter using IAM, VPC Service Control, Context-Aware Access, and semantic controls deployed with Model Armor. Finally, it empowers administrators to fine-tune the end-user experience through comprehensive configuration options, and explains how administrators keep AI deployments secure, compliant, and performant through OpenTelemetry instrumentation and prompt logging.

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This course will guide you through designing customer engagements that result in successful, well-utilized Gemini Enterprise deployments. Study the art of change management, how to identify and engage sponsors, recruit early adopters, help your customer identify and address cultural change challenges and skills gaps, and effectively deliver project communications. Additionally, learn how to support your customer to plan, offer, conduct, and evaluate end-user training, leverage partner resources, and create essential project documents.

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In this challenge lab, you will act as a cloud engineer supporting the Cymbal Pools finance team. Your mission is to deploy a BigQuery-enabled agent to Agent Runtime to help process invoice data using natural language. Rather than building from scratch, you inherit an unsecured deployment. You must establish basic data governance by configuring the Agent Development Kit (ADK), deploying the agent with a dedicated SPIFFE identity, identifying permission blocks, and applying least-privilege IAM roles so the agent can safely query and update the BigQuery database from the Agent Runtime Playground.

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As organizations rapidly deploy AI workforces, securing these autonomous systems becomes paramount. Secure Your Agents with Gemini Enterprise Agent Platform is a practical, security-first course designed to help you establish centralized, zero-trust control and comprehensive visibility over your AI ecosystem. Instead of relying on theoretical frameworks, this course teaches you how to defend AI agents the way they are actually attacked—layer by layer, with identity and access at the absolute foundation.

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This course covers the technical side of governing an AI agent workforce using Agent Gateway, Agent Registry, and Policies. It discusses the overall architecture of centralized agent governance, focusing on managing agent sprawl and securing communication with internal systems. The course explores the infrastructure and enterprise networking required to deploy the Agent Gateway, including automated deployment with Terraform and configuring private egress via Private Service Connect. It offers guidance towards establishing a zero-trust security perimeter using unique agent identities with mTLS, per-tool authorization with REQUEST_AUTHZ, and granular CEL policies. Furthermore, it empowers administrators to implement content security guardrails using Model Armor and Cloud DLP to mitigate semantic threats like prompt injection and data leakage. Finally, the course explains how to manage tool discovery through the Agent Registry and ensure end-to-end observability and threat detection using…

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このコースでは、Google Cloud で AI とハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）のワークロードをデプロイ、管理、最適化するための包括的なガイドを提供します。一連のレッスンと実践的なデモを通じて、Google Compute Engine（GCE）を使用した高度にカスタマイズ可能な環境から、Google Kubernetes Engine（GKE）などのマネージド ソリューションまで、さまざまなデプロイ戦略について学びます。具体的には、クラスタを作成し、推論用に GKE をデプロイする方法を学習します。

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Cloud TPU コースへようこそ。このコースでは、さまざまなシナリオにおける TPU の長所と短所を検討し、各種 TPU アクセラレータを比較して最適なものを選択できるようにします。また、AI モデルのパフォーマンスと効率を最大化する戦略を学び、柔軟な ML ワークフローにおける GPU / TPU の相互運用性の重要性について理解を深めます。魅力的なコンテンツと実践的なデモを通じて、TPU を効果的に活用するための方法を段階的に確認していきます。

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AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。

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「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。

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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、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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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。

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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 ML 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。

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「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」コースの中級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、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。

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2 部構成でお届けするコースシリーズの第 2 部「Google Cloud でのオブザーバビリティ」へようこそ。このコースを受講する前に、パート 1 の「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」を修了することをおすすめします。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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Complete the Analyze patterns in conversational data with Customer Experience Insights skill badge to demonstrate your proficiency in analysing customer conversations with Cx Insights. After completing this challenge, you will be ready to deploy Cx Insights to improve customer service performance, and create better customer experiences. 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!

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Data stores represent a simple way to make content available to many types of generative AI applications, including search applications, recommendations engines, Gemini Enterprise apps, Agent Development Kit agents, and apps built with Google Gen AI or LangChain SDKs. Connect data from many sources include Cloud Storage, Google Drive, chat apps, mail apps, ticketing systems, third-party file storage providers, Salesforce, and many more.

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This course introduces AI Applications. You will learn about the types of apps that you can create using AI Applications, the high-level steps that its data stores automate for you, and what advanced features can be enabled for Search apps. (Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)

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「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。

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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。

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「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: 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 ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

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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。

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The objective of this challenge lab is to evaluate agents using golden-based and scenario-based evaluation, implement advanced capabilities like guardrails, and deploy the agent to multiple channels including API and telephony.

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In this course you will discover the exciting new features and capabilities of Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio), design AI agents from the CLI using MCP servers, learn how to evaluate your agent's performance and implement the Quality Hill Climbing process. You will also find out how to set up your agent's memory to store, retrieve, and use information across conversation turns and implement callbacks for logging or authentication, configure guardrails to protect against malicious attempts and ensure aligned responses, and deploy the agent to various channels. Additionally, you will explore the possible integrations between CX Agent Studio and CCaaS services and providers, including first party digital channel integrations with Google Telephony Platform (GTP), widgets and APIs, escalations to human agents through Google Cloud CCaaS and Gemini Enterprise for Customer Experience, and third party telephony and CCaaS integrations with providers such as Twillio or Salesfor…

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This course covers techniques for boosting and filtering search results, as well as the implementation of meta tags for advanced search control.

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Complete the Configure AI Applications to optimize search results skill badge to demonstrate your proficiency in configuring search results from AI Applications. You will be tasked with implementing search serving controls to boost and bury results, filter entries from search results and display metadata in your search interface. Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content. 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!

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This course will focus on Agent Assist, an AI-powered tool designed to enhance customer service interactions. In this course, you will learn how Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the chat channel. You’ll learn how to take full advantage of Agent Assist from Gemini Enterprise for Customer Experience, and its range of Gen AI features and functionality.

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This course introduces the Gemini Enterprise for Customer Experience (CX) Shopping Agent. It explores how agentic commerce is redefining consumer shopping and unlocking the potential for retailers to grow higher-quality demand and conversions. The presentation covers the value, product capabilities, onboarding process, architecture, and enterprise readiness of the Shopping Agent

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In this course, you'll learn to develop AI agents that answer questions using websites, documents, or structured data. You will explore AI Applications and understand the advantages of data store agents, including their scalability and security. You'll learn about different data store types and also discover how to connect data stores to agents and add personalization for enhanced responses. Finally, you'll gain insights into common search configurations and troubleshooting techniques.

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Do you want to keep your users engaged by suggesting content they'll love? This course equips you with the skills to build a cutting-edge recommendations app using your own data with no prior machine learning knowledge. You learn to leverage AI Applications to build recommendation applications so that audiences can discover more personalized content, like what to watch or read next, with Google-quality results customized using optimization objectives.

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AI Applications provides built-in analytics for your Agent Search and Gemini Enterprise apps. Learn what metrics are tracked and how to view them in this course.

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Initial deployment of Agent Search and Gemini Enterprise apps takes only a few clicks, but getting the configurations right can elevate a deployment from a basic off-the-shelf app to an excellent custom search or recommendations experience. In this course, you'll learn more about the many ways you can customize and improve search, recommendations, and Gemini Enterprise apps.

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

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In this course you will learn how Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the voice channel, as well as the options available for integration with other platforms in the Conversational AI ecosystem.

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Gemini Notebook を使用して、Associate Cloud Engineer 認定試験に向けて自分に合った学習ガイドを作成する方法を学びます。 Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験に向けた練習に学習ガイドを使用する方法を身に付けます。

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Complete the Leverage best practices for developing, operating, and securing production-grade Conversational Agents skill badge to demonstrate your ability to implement a variety of best practices around development, deployment, and security. These will include: Using versions and environments, backing up with Git integration, leveraging test cases and CI/CD testing, tracking conversations with conversation history and logging, redacting data, and securing acceess to agent and webhook endpoints. 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 develope…

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Complete the Improve customer and agent satisfaction with Agent Assist skill badge to demonstrate your proficiency in configuring basic conversational agents that can escalate actions to human agents, and configuring Agent Assist to help human agents with customer queries. You prove your knowledge in configuring Generators for summarization, classification and recommendation of tickets as well leverage tools such as Generative Knowledge Assist, to provide further context to human 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!

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Google Cloud のロギングとモニタリング、オブザーバビリティの 2 部構成コースへようこそGoogle Cloudの運用のコアとなるツールを大きく 2 つに分類すると、運用に関連するものと、アプリケーション パフォーマンス管理に関連するものに分かれます。本コース「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」では、運用に役立つロギング、モニタリング、サービス モニタリングについて学習します。このコースを受講したら、パート 2 の「Google Cloud でのオブザーバビリティ」を受講して、利用可能なアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学ぶことをおすすめします。

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Demonstrate the ability to create and deploy generative virtual agents with natural language using Vertex AI Agent Builder and augment responses by integrating Gemini responses with third party APIs and your own data stores You will use the following technologies and Google Cloud services: Vertex AI Agent Builder Gemini Cloud Functions

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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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このコースでは、アプリケーションを実行するための Cloud Run サーバーレス プラットフォームについて説明します。Cloud Run の基礎とそのリソースモデル、コンテナ ライフサイクルについて学習します。また、サービス ID、サービスへのアクセスを制御する方法、アプリケーションを Cloud Run にデプロイする前にローカルで開発、テストする方法も確認します。Google Cloud の他のサービスと統合して、フル機能のアプリケーションをビルドする方法も説明しています。

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Explore the Generative AI features for Conversational Agents and how to incorporate them into stateful Flows. Discover the possibilities with Generators, Generative Fallback, and Data Stores, as well as best practices and security settings for using these features.

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Demonstrate the ability to create and deploy deterministic virtual agents using Dialgflow CX and augment responses by grounding results on your own data integrating with Vertex AI Agent Builder data stores and leveraging Gemini for summarizations. You will use the following technologies and Google Cloud services: Vertex AI Agent Builder Dialogflow CX Gemini

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを効果的に開発するために、ニーズに適したデータベースを分析して選択する方法を学びます。リレーショナル データベースと NoSQL データベースについて理解し、Cloud SQL、AlloyDB、Spanner の知識を深めて、データベースの強みを生成 AI などのアプリケーションの要件に合わせる方法を学びます。また、Vector Search の構成とアプリケーションのクラウド移行の実践的な経験を積むことができます。

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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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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This course will equip you with the tools to develop complex conversational experiences in Conversational Agents using best practices to create production-ready agents.

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The objective of this challenge lab is to demonstrate your proficiency configuring agents in CX Agent Studio. You create agents, sub-agents and tools and run conversations in the preview agent.

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Complete the Extend agent functionality with Webhooks, Tools, and Integrations skill badge to demonstrate your ability to let conversational agents take actions. You will create a flow that calls a webhook and a playbook with a tool and combine them into a hybrid agent. You'll also prepare custom payload for rich content experiences in the Conversational Messenger. 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!

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このコースでは、生成ハンドブックを使用して会話エージェントの会話エクスペリエンスを構築する方法を学びます。まず、ハンドブックの概要を説明し、最初のハンドブックを設定する方法を学びます。また、テストの重要性のほか、割り当て制限や統合などの本番環境に関する重要な考慮事項についても学びます。コースの最後には、生成ステアリングにハンドブックを使用する方法を示すケーススタディを用意しています。

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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.

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Connect conversational agents to external systems and APIs to expand what agents can do, designing an end-to-end system that is resilient, fault-tolerant and secure.

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このコースは、会話デザイナーとビルダーを対象としており、Customer Experience Agent Studio（CX Agent Studio）を使用して、高度なマルチエージェントのマルチモーダル カスタマー エクスペリエンス エージェントを設計、構築、テストするためのコンセプトと実践的なスキルを身に付けることを目的としています。

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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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This course explores the different products and capabilities of Gemini Enterprise for Customer Experience, including CX Agent Studio, Agent Assist and CX Insights. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.

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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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会話エージェントのフローについて確認し、言語モデルを使用して決定的なチャット操作と音声操作を構築する方法を学びます。ドライバ、インテント、エンティティといった主要コンセプトと、それらを使用して会話エージェントを作成する方法について説明します。

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