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Pandey Rakhi

メンバー加入日: 2022

シルバーリーグ

2200 ポイント
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 9月 18, 2023 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 9月 18, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 9月 15, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 9月 15, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 9月 15, 2023 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 6月 20, 2023 EDT
アテンション機構 Earned 6月 20, 2023 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 6月 20, 2023 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 6月 20, 2023 EDT
画像生成の概要 Earned 6月 20, 2023 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Citizen Devs Earned 11月 1, 2022 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Software Devs Earned 10月 21, 2022 EDT
CCAI Operations and Implementation Earned 10月 19, 2022 EDT
Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals Earned 10月 19, 2022 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Software Devs Earned 10月 18, 2022 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Citizen Devs Earned 10月 18, 2022 EDT
Customer Experiences with Contact Center AI Earned 9月 26, 2022 EDT

「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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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、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、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、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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Welcome to "Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Citizen Devs", the second course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to develop customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will use Dialogflow ES to create virtual agents and test them using the Dialogflow ES simulator. This course also provides best practices on developing virtual agents. You will also be introduced to adding voice (telephony) as a communication channel to your virtual agent conversations. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create virtual agents. This is an intermediate course, intended for learners with the following types of roles: Conversational designers: Designs the user experience of a virtual assistant. Translates the brand's business requirements into natural dialog flows. Citizen developers: Creates new business applications fo…

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Welcome to "CCAI Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Software Developers", the third course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn to use additional features of Dialogflow ES for your virtual agent, create a Firestore instance to store customer data, and implement cloud functions that access the data. With the ability to read and write customer data, learner’s virtual agents are conversationally dynamic and able to defer contact center volume from human agents. You'll be introduced to methods for testing your virtual agent and logs which can be useful for understanding issues that arise. Lastly, learn about connectivity protocols, APIs, and platforms for integrating your virtual agent with services already established for your business.

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Welcome to "CCAI Operations and Implementation", the fourth course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn some best practices for integrating conversational solutions with your existing contact center software, establishing a framework for human agent assistance, and implementing solutions securely and at scale. In this course, you'll be introduced to Agent Assist and the technology it uses so you can delight your customers with the efficiencies and accuracy of services provided when customers require human agents, connectivity protocols, APIs, and platforms which you can use to create an integration between your virtual agent and the services already established for your business, Dialogflow's Environment Management tool for deployment of different versions of your virtual agent for various purposes, compliance measures and regulations you should be aware of when bringing your virtual agent to production, and you'll be given tips from virtua…

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Welcome to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.

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Welcome to "Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Software Devs", the third course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to develop more customized customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). In this course, you'll be introduced to more advanced and customized handling for virtual agent conversations that need to look up and convey dynamic data, and methods available to you for testing your virtual agent and logs which can be useful for understanding issues that arise. This is an intermediate course, intended for learners with the following type of role: Software developers: Codes computer software in a programming language (e.g., C++, Python, Javascript) and often using an SDK/API.

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Welcome to "Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Citizen Devs", the second course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to develop customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). In this course, you'll be introduced to adding voice (telephony) as a communication channel to your virtual agent conversations using Dialogflow CX.

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Learn how to design, develop, and deploy customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You'll also learn some best practices for integrating conversational solutions with your existing contact center software, establishing a framework for human agent assistance, and implementing solutions securely and at scale.

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