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Petrov Krasimir

メンバー加入日: 2022

ゴールドリーグ

68602 ポイント
Security Command Center Enterprise の利用を開始する Earned 11月 4, 2025 EST
Intro to Conversational AI and Conversational AI Engagement Framework Earned 2月 22, 2025 EST
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和 Earned 12月 13, 2024 EST
Cloud Armor を使用したネットワークの保護 Earned 12月 13, 2024 EST
Google Cloud 環境での DevSecOps の使用 Earned 12月 12, 2024 EST
Google Kubernetes Engine のベスト プラクティス: セキュリティ Earned 12月 11, 2024 EST
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 12月 9, 2024 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 12月 8, 2024 EST
Google Cloud でのオブザーバビリティ Earned 12月 8, 2024 EST
Google Cloud でのセキュリティ脆弱性の軽減 Earned 12月 7, 2024 EST
Google Cloud におけるセキュリティのベスト プラクティス Earned 12月 6, 2024 EST
Google Cloud におけるセキュリティの管理 Earned 11月 28, 2024 EST
Google Cloud のネットワーキング: ハイブリッド クラウドとマルチクラウド Earned 11月 24, 2024 EST
Google Cloud のネットワーキング: ロード バランシング Earned 11月 23, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned 11月 17, 2024 EST
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク セキュリティ Earned 11月 13, 2024 EST
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク アーキテクチャ Earned 11月 9, 2024 EST
Google Cloud のネットワーキング: ルーティングとアドレス指定 Earned 11月 6, 2024 EST
Google Cloud のネットワーキング: 基礎 Earned 10月 23, 2024 EDT
Professional Cloud Security Engineer の取得に向けた準備 Earned 7月 2, 2024 EDT
ベクトル検索とエンベディング Earned 6月 10, 2024 EDT
Search with AI Applications Earned 6月 8, 2024 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned 6月 8, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned 5月 24, 2024 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計 Earned 5月 12, 2024 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned 5月 11, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned 5月 2, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 4月 30, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned 4月 30, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 4月 21, 2024 EDT
Google Workspace のデータ ガバナンス Earned 2月 6, 2024 EST
Google Workspace for IT Administrators Earned 2月 4, 2024 EST
Planning for a Google Workspace Deployment - 日本語版 Earned 2月 3, 2024 EST
Google Workspace のセキュリティ Earned 1月 28, 2024 EST
Google Workspace コアサービス Earned 1月 21, 2024 EST
Google Workspace ユーザーおよびリソース管理 Earned 1月 15, 2024 EST
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 Earned 10月 28, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine の費用の最適化 Earned 10月 24, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 10月 20, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 10月 8, 2023 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 10月 8, 2023 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 10月 1, 2023 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 9月 23, 2023 EDT
Professional Cloud Architect の取得に向けた準備 Earned 9月 9, 2023 EDT
Google Cloud におけるロギングとモニタリング Earned 8月 4, 2023 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 6月 27, 2023 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 6月 27, 2023 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 6月 26, 2023 EDT
アテンション機構 Earned 6月 25, 2023 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 6月 25, 2023 EDT
画像生成の概要 Earned 6月 24, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 18, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 6月 18, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 6月 18, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 6月 17, 2023 EDT
Google Cloud で Terraform を使ってみる Earned 6月 13, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos Earned 6月 6, 2023 EDT
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス Earned 5月 30, 2023 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 4月 27, 2023 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 4月 24, 2023 EDT
Measure Site Reliability using Cloud Operations Suite Earned 4月 20, 2023 EDT
Google の SRE 文化の醸成 Earned 4月 5, 2023 EDT
Cloud Hero: Security Earned 2月 7, 2023 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 1月 15, 2023 EST
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 1月 12, 2023 EST
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 1月 8, 2023 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 12月 22, 2022 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 12月 21, 2022 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 12月 11, 2022 EST

このコースでは、Google Cloud サービス全体で脅威の防止、検出、対応ができるよう組織をサポートする、クラウドネイティブ アプリケーション保護プラットフォーム（CNAPP）ソリューションである Google Cloud Security Command Center（SCC）Enterprise の概要を説明します。 受講していただくと、強化された脅威検出、徹底的な脆弱性管理、統合されたケース管理といった SCC Enterprise のコア機能を学べます。 また、脅威管理と脆弱性評価の基本的なコンセプトについても解説するとともに、ご自身のマルチクラウド環境で SCC Enterprise を使用してセキュリティ リスクを特定、調査、修復する方法を学べる実践的なデモもご用意しています。

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This is an introductory course to all solutions in the Conversational AI portfolio and the Gen AI features that are available to transform them. The course also explores the business case around Conversational AI, and the use cases and user personas addressed by the solution. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and this course is in the process of being updated to reflect the new product name for Dialogflow CX.

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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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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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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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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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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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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。

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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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この自習式トレーニング コースでは、参加者は、分散型サービス拒否攻撃、フィッシング攻撃、コンテンツの分類と使用に関わる脅威など、Google Cloud ベース インフラストラクチャのさまざまな箇所での攻撃を緩和する方法について学習します。さらに、Security Command Center、Cloud Logging と監査ロギングについて、および Forseti を使って組織のセキュリティ ポリシーへの全体的なコンプライアンスを確認する方法についても学習します。

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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 Storage アクセス制御テクノロジー、セキュリティ キー、顧客指定の暗号鍵、API アクセス制御、スコーピング、Shielded VM、暗号化、署名付き URL など、安全な Google Cloud ソリューションを構築するためのコンポーネントについて学習し、演習を行います。また、Kubernetes 環境の保護についても説明します。

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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「Google Cloud におけるセキュリティ」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 におけるセキュリティのベスト プラクティス」コースを受講してください。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 6 番目のコース「ハイブリッド クラウドとマルチクラウド」へようこそ。最初のモジュールでは、Google Cloud のさまざまな接続オプションを説明します。Cloud Interconnect について掘り下げ、その種類とそれぞれの機能を確認します。2 番目のモジュールでは Cloud VPN の実装、高可用性 VPN トポロジ、Network Connectivity Center（NCC）による管理の効率化について説明します。このコースを修了すると、オンプレミス ネットワークや他のクラウド ネットワークを Google Cloud に拡張するためのさまざまな接続オプションについて説明できるようになります。また、Google Cloud の各種のハイブリッドおよびマルチクラウド接続サービスが特定のユースケースに適しているかどうかを検討する方法についても理解できます。さっそく始めましょう。

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このトレーニング コースは、「Google Cloud のネットワーキング: 基礎」コースで説明したコンセプトをベースに構築されています。プレゼンテーションやデモ、ラボを通じて、ロード バランシング について詳しく学び、実装します。

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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.

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 4 番目のコース「ネットワーク セキュリティ」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud ネットワーク インフラストラクチャを保護するためのサービスについて詳しく学びます。 最初のモジュールである「分散型サービス拒否攻撃（DDoS）からの保護」では、分散型サービス拒否攻撃（DDoS）に対してネットワークを強化し、中断のないサービスの可用性を確保する方法について説明します。 2 番目のモジュールである「VPC ネットワークへのアクセス制御」では、ネットワーク アクセス制御を学習し、誰がどのようにリソースにアクセスできるかについての権限を定義できるようにします。 最後に、3 番目のモジュールである「高度なセキュリティのモニタリングと分析」では、潜在的な脅威をプロアクティブに検出して対応し、Google Cloud 環境の安全性と復元力を維持する方法を検討します。 このコースを終えると、Google Cloud ネットワーク セキュリティについて包括的に理解できるようになります。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 3 番目のコース「ネットワーク アーキテクチャ」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud 内で効率的かつスケーラブルなネットワーク アーキテクチャを設計するための基礎について説明します。 モジュール 1「ネットワーク アーキテクチャの概要」では、サブネット、ルート、ファイアウォール、ロード バランシングなど、ネットワーク アーキテクチャの中核となるコンポーネントやコンセプトを紹介します。 モジュール 2「ネットワーク トポロジ」では、Google Cloud でよく使用されるさまざまなネットワーク トポロジの詳細とその長所と短所について説明します。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 2 番目のコース「ルーティングとアドレス指定」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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Google Cloud のネットワーキングは、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「Google Cloud のネットワーキング: 基礎」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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このコースは、Professional Cloud Security Engineer（PCSE）認定試験への準備に役立ちます。受講者は、一連の講義、診断用の問題、理解度チェックを通じて試験内容についての理解を深め、準備を整えることができます。このコースを修了した暁には、受講者それぞれに独自のワークブックができあがるので、認定試験に向けてほかにどのような準備を行うべきかがわかるようになります。

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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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(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used) Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.

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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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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。

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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.

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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、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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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.

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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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このコースでは、Google Workspace 環境内のデータを管理するためのスキルを身に付けます。まず、Gmail とドライブのデータ漏洩を防止するデータ損失防止（DLP）ルールについて確認します。その後、Google Vault を使用してデータを保持、保存、取得する方法を学習します。次に、規制を遵守するように、データ リージョンおよびエクスポート設定を構成する方法を学びます。最後に、組織とセキュリティを強化するために、ラベルを使用してデータを分類する方法を確認します。

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このクエストでは、セキュリティ、ユーザーとグループのプロビジョニング、アプリケーションや Google Meet の管理といった、Google Workspace 管理に関するいくつかのトピックについての実践演習を行います。

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「Planning for a Google Workspace Deployment」は、「Google Workspace Administration」シリーズの最後のコースです。 このコースでは、Google の導入方法とベスト プラクティスについて説明します。Cymbal で Google Workspace の導入を計画している Katelyn と Marcus の例を見ていきます。プロビジョニング、メールフロー、データ移行、併用といった核となる技術プロジェクト分野に焦点を当て、各分野に最適な導入戦略を検討します。 また、Google Workspace の導入におけるチェンジ マネジメントの重要性についても説明します。チェンジ マネジメントにより、ユーザーは Google Workspace にスムーズに移行できるようになり、コミュニケーション、サポート、トレーニングを通じて働き方の変革のメリットを得ることができます。 このコースでは、理論的なトピックを取り上げます。実践的な演習は行いません。Google Workspace のトライアルをまだキャンセルしていない場合は、今すぐ行い、不要な料金が発生しないようにしてください。

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このコースを受講すると、Google Workspace 環境のセキュリティを確保できるようになります。まず、ユーザー アクセスを制御する強力なパスワード ポリシーと 2 段階認証プロセスを実装します。その後、セキュリティ調査ツールを利用して、セキュリティ リスクを事前に特定し、対処します。次に、サードパーティ製アプリへのアクセスとモバイル デバイスを管理し、セキュリティを確保します。最後に、メール セキュリティとコンプライアンス対策を適用して、組織データを保護します。

詳細

このコースは、Google Workspace コアサービスを包括的に理解することを目的としたものです。このコースでは、Gmail、カレンダー、ドライブ、Meet、Chat、ドキュメントなどのサービスに関する設定の有効化、無効化、構成について学びます。次に、ユーザーを支援するために Gemini をデプロイして管理する方法を学びます。最後に、タスクの自動化や Google Workspace アプリケーションの機能拡張を目的とした AppSheet や Apps Script のユースケースを確認します。

詳細

このコースでは、Google Workspace におけるユーザーおよびリソース管理の基礎を学びます。組織のニーズに応じた組織部門の構成方法や、さまざまな種類の Google グループの管理方法、ドメイン設定の管理方法についての理解を深め、最終的には Google Workspace 環境におけるリソースの最適化と構造化に関するスキルを習得します。

詳細

クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 Apache ウェブサーバーを使用した一般公開ウェブサイトのデプロイ、 起動スクリプトを使用した Compute Engine VM の構成、 Windows の踏み台インスタンスとファイアウォール ルールを使用したセキュアな RDP の構成、ビルドした Docker イメージの Kubernetes クラスタへのデプロイと更新、 CloudSQL インスタンスの作成と MySQL データベースのインポートといったスキルを実証できます。 このスキルバッジは、 Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックを理解するのに 役立つリソースです。

詳細

「Google Kubernetes Engine の費用の最適化」の中級スキルバッジを獲得すると、 マルチテナント クラスタの作成と管理、各 Namespace のリソース使用状況のモニタリング、 効率向上のためのクラスタと Pod の自動スケーリングの構成、最適なリソース配分のためのロード バランシングの設定、 アプリケーションの健全性と費用対効果を確保するための liveness プローブと readiness プローブの実装といったスキルを実証できます。

詳細

Google Cloud ネットワークの設定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 Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。

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。

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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。

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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。

詳細

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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このコースでは、PCA（Professional Cloud Architect）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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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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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、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、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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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

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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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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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Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。

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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 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、 Cloud Source Repositories を使用した Git リポジトリの作成、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。

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入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。

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Earn a skill badge by completing the Measure Site Reliability using Cloud Operations Suite quest, where you will learn how to set Service Level Indicators (SLIs), Service Level Objectives (SLOs), and Service Level Agreements (SLAs); create logs-based metrics to capture to capture specific issues and address them; define alerts to notify Site Reliability Engineers of issues in production environment, and troubleshoot application issues with Cloud Trace, Debugger, Profiler, Monitoring and Logging. 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 this skill badge quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.

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多くの IT 組織では、アジリティを求める開発者と、安定性を重視する運用担当者の間で、インセンティブが調整されていません。サイト信頼性エンジニアリング（SRE）は、Google が開発と運用の間のインセンティブを調整し、ミッション クリティカルな本番環境サポートを行う方法です。SRE の文化的および技術的手法を導入することで、ビジネスと IT の連携を改善できます。このコースでは、Google の SRE の主な手法を紹介し、SRE の組織的な導入を成功させるうえで IT リーダーとビジネス リーダーが果たす重要な役割について説明します。

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Security is an uncompromising feature of Google Cloud Platform services, and GCP has developed specific tools for ensuring safety and identity across your projects. In this game you will get hands-on practice with various security tools of the Google Cloud Platform.

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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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"「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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「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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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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