This training aims to up-skill Google Cloud partners to deliver customer engagements through Delivery Navigator for available technical practice offerings. Learners will be able to navigate around the Delivery Navigator platform, select the desired method(s), and export the project WBS to a desired work management tool and Shared Google Drive. Sample artefacts are available through the Delivery Navigator methods and will be provided for reference.
Contents of this course will be updated as new features are released for the Delivery Navigator platform.
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。
「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。
詳細
Course Description:
詳細
Course Description:
詳細
アプリケーション デベロッパーは、このコースを通して、Google Cloud のマネージド サービスをシームレスに統合するクラウドネイティブ アプリケーションの設計方法と開発方法を学びます。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、アプリケーション開発のベスト プラクティスを適用する方法、さらに、オブジェクト ストレージやリレーショナル データ、キャッシュ保存、分析に適切な Google Cloud ストレージ サービスを使用する方法を学習します。
各ラボのいずれかのバージョンを修了する必要があります。各ラボは Node.js で提供されます。ほとんどの場合、同じラボが Python または Java でも提供されます。各ラボをご希望の言語で修了できます。
これは「Developing Applications with 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、「Securing and Integrating Components of your Application」コースに登録してください。
詳細
「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。
詳細
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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。
Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。
この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。
このコースは、次の順で完了する必要があります。
1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ
3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ
4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI
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。
詳細
This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
詳細
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。
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
Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
詳細
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。
詳細
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。
詳細
A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
詳細
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。
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理
Earned 12月 3, 2024 EST
Google Kubernetes Engine の費用の最適化
Earned 12月 1, 2024 EST
Google Cloud ネットワークの設定
Earned 11月 28, 2024 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎
Earned 11月 16, 2024 EST
Delivery Navigator for Partners
Earned 11月 14, 2024 EST
Professional Cloud Architect の取得に向けた準備
Earned 11月 12, 2024 EST
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発
Earned 8月 22, 2024 EDT
Google Cloud で Cloud Run を使用したアプリケーション開発: 基礎
Earned 8月 21, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 7月 28, 2024 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発
Earned 7月 16, 2024 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - 日本語版
Earned 7月 5, 2024 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - 日本語版
Earned 5月 28, 2024 EDT
Getting Started with Application Development - 日本語版
Earned 4月 18, 2024 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 4月 11, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned 4月 3, 2024 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 3月 27, 2024 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 3月 14, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要
Earned 3月 4, 2024 EST
Google Cloud でのデータ分析の概要
Earned 3月 3, 2024 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
Earned 2月 28, 2024 EST
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned 2月 26, 2024 EST
画像生成の概要
Earned 2月 20, 2024 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 2月 20, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned 2月 19, 2024 EST
責任ある AI の概要
Earned 2月 19, 2024 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 2月 6, 2024 EST
Generative AI for Business Leaders
Earned 1月 31, 2024 EST
生成 AI の概要
Earned 1月 29, 2024 EST