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Pimentel Tales

メンバー加入日: 2022

ダイヤモンド リーグ

20485 ポイント
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 7月 16, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 7月 16, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 7月 16, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 7月 15, 2025 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 2月 4, 2025 EST
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 12月 30, 2024 EST
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 12月 23, 2024 EST
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 12月 19, 2024 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 12月 18, 2024 EST
Data Engineering on Google Cloud の概要 Earned 12月 16, 2024 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 11月 26, 2024 EST
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 11月 12, 2024 EST
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 11月 8, 2024 EST
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 11月 7, 2024 EST
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 11月 6, 2024 EST
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 11月 6, 2024 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 11月 6, 2024 EST
特徴量エンジニアリング Earned 10月 17, 2022 EDT
Google Cloud での Keras を使った ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ Earned 9月 7, 2022 EDT
Launching into Machine Learning - 日本語版 Earned 8月 15, 2022 EDT
Certification Learning Path: Professional Machine Learning Engineer Earned 8月 9, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning - 日本語版 Earned 8月 1, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 21, 2022 EDT

「生成 AI エージェント: 組織の変革」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。

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「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。

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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えています。リーダーは、実際のビジネス成果に結びつけるために、生成 AI の力をどのように活用できるでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。

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「生成 AI: 基本概念の理解」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまなデータタイプが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。

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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルおよびプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。

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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。

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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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これは、Google Cloud Essentials よりもレベルの高い内容の練習機会を求めている初心者のクラウド デベロッパーに おすすめのコースです。Cloud Storage だけでなく、 Monitoring や Cloud Run functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、 実践的な経験を積むことが可能です。また、 あらゆる Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けることができます。

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「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。

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「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Looker Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。

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このコースでは、Google Cloud におけるデータ エンジニアリング、データ エンジニアの役割と責任、それらが Google Cloud の各サービスにどのように対応しているかについて学びます。また、データ エンジニアリングの課題に対処する方法も学習します。

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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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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングすることが複雑なタスクになる可能性もあります。 ここでは、Google Cloud Operations を使用したスケーリングを通して、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、新たなセキュリティ上の課題に対処することが求められます。この「Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ」コースでは、クラウド セキュリティの基礎、およびインフラストラクチャ セキュリティに対する Google Cloud のマルチレイヤ型アプローチが持つ価値について学ぶとともに、Google がクラウドへのお客様の信頼をどのように獲得し維持しているのかについて学びます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリケーションで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。「Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション」ではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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クラウド テクノロジーは組織に大きな価値をもたらします。クラウド テクノロジーの力をデータと組み合わせることで、その価値はさらに大きなものとなり、新しいカスタマー エクスペリエンスを提供できる可能性があります。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、データが組織にもたらす価値と、Google Cloud でデータを有用かつアクセス可能なものにする方法を学習します。このコースは「クラウド デジタル リーダー」学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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クラウド テクノロジーとデジタル トランスフォーメーションに大きな期待が寄せられていますが、疑問点も多く残っています。 例: クラウド テクノロジーとは何か？デジタル トランスフォーメーションとは何を意味しているか？クラウド テクノロジーが組織にどう役立つのか？どこから着手するのか？ このような疑問をお持ちなら、このコースはぴったりです。このコースでは、デジタル トランスフォーメーションにおいて多くの企業が直面する機会と課題のタイプについてご説明します。このデジタル トランスフォーメーションの入門コースなら、クラウド テクノロジーに関する知識を深めて自分の業務に活用するとともに、今後のビジネスの成長にも役立てていただけます。このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部です。

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このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用した特徴量エンジニアリングに関するコンテンツとラボも用意されています。

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このコースでは、TensorFlow と Keras を使用した ML モデルの構築、ML モデルの精度の向上、スケーリングに対応した ML モデルの作成について取り上げます。

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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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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Machine Learning Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.

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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。

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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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