Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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このコースでは、Professional Data Engineer（PDE）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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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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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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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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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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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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「Generative AI Explorer - Vertex AI」コースには、 Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Vertex AI PaLM API ファミリーの text-bison、chat-bison、 textembedding-gecko などのモデルの使用方法を確認し、プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Vertex AI を活用した アイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約について 学びます。また、 Vertex AI カスタム トレーニングによって基盤モデルをチューニングし、Vertex AI エンドポイントにデプロイする方法も学びます。
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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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「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。
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。
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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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。
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned 11月 29, 2024 EST
Professional Data Engineer の取得に向けた準備
Earned 7月 29, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned 6月 1, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned 5月 29, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned 7月 1, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned 6月 29, 2023 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 6月 23, 2023 EDT
Generative AI Explorer - Vertex AI
Earned 6月 13, 2023 EDT
Vertex AI Studio の概要
Earned 6月 13, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版
Earned 6月 11, 2023 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ
Earned 6月 11, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 6月 10, 2023 EDT
画像キャプション モデルの作成
Earned 6月 10, 2023 EDT
Transformer モデルと BERT モデル
Earned 6月 10, 2023 EDT
アテンション機構
Earned 6月 8, 2023 EDT
画像生成の概要
Earned 6月 6, 2023 EDT
責任ある AI の概要
Earned 6月 6, 2023 EDT
生成 AI の概要
Earned 6月 5, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine を使用した構築: ワークロード
Earned 9月 27, 2020 EDT
Google Kubernetes Engine を使用した構築: 基礎
Earned 9月 26, 2020 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 9月 20, 2020 EDT
Google Kubernetes Engine を使用した構築: 実践
Earned 9月 19, 2020 EDT
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
Earned 9月 12, 2020 EDT
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation 日本語版
Earned 9月 5, 2020 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス
Earned 8月 29, 2020 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎
Earned 8月 15, 2020 EDT
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
Earned 8月 15, 2020 EDT