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Dhanasekar Swetha

メンバー加入日: 2023

ダイヤモンド リーグ

26580 ポイント
Generative AI Fundamentals Earned 2月 21, 2025 EST
Vertex AI Studio の概要 Earned 2月 21, 2025 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 21, 2025 EST
責任ある AI の概要 Earned 2月 21, 2025 EST
Generative AI for Business Leaders Earned 2月 21, 2025 EST
ML Pipelines on Google Cloud - 日本語版 Earned 2月 13, 2025 EST
ML オペレーション（MLOps）: 概要 Earned 2月 13, 2025 EST
Recommendation Systems on Google Cloud Earned 2月 12, 2025 EST
本番環境 ML システム Earned 12月 26, 2024 EST
企業における ML Earned 12月 23, 2024 EST
特徴量エンジニアリング Earned 12月 18, 2024 EST
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 12月 17, 2024 EST
Launching into Machine Learning - 日本語版 Earned 12月 17, 2024 EST
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 12月 17, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 5月 7, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 3月 6, 2023 EST
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 3月 2, 2023 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - 日本語版 Earned 3月 1, 2023 EST
Application Development with Cloud Run Earned 3月 1, 2023 EST
Securing and Integrating Components of Your Application - 日本語版 Earned 2月 28, 2023 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 2月 10, 2023 EST

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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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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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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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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このコースでは、Google Cloud で最先端の ML パイプラインに携わっている ML エンジニアおよびトレーナーたちから知識を吸収することができます。 最初のいくつかのモジュールで、ML パイプラインとメタデータの管理用 TensorFlow を基盤とする Google の本番環境向け機械学習プラットフォーム TensorFlow Extended（TFX）について説明します。パイプラインのコンポーネントについて、そして TFX を使用したパイプラインのオーケストレーションについて学習します。また、継続的インテグレーションと継続的デプロイを通じたパイプラインの自動化の方法と、ML メタデータの管理方法についても学習します。その後、焦点を変えて、TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn、XGBoost などの複数の ML フレームワーク全体にわたる ML パイプラインの自動化と再利用の方法について説明します。 さらに、Google Cloud のもう 1 つのツール、Cloud Composer を継続的なトレーニング パイプラインのオーケストレーションに活用する方法についても学習します。最後は、MLflow を使用して機械学習の完全なライフサイクルを管理する方法の解説で締めくくります。

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このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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このコースでは、本番環境で高パフォーマンスな ML システムを構築するためのコンポーネントとベスト プラクティスについて学習します。また、ML システムを構築するうえで最も一般的な考慮事項を紹介します。これには、静的トレーニング、動的トレーニング、静的な推論、動的な推論、分散型 TensorFlow、TPU などが含まれます。このコースでは、優れた予測能力にとどまらない、優れた ML システムの特性を探索することに焦点を当てています。

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このコースでは、ML ワークフローに対する実践的なアプローチを取り上げます。具体的には、いくつかの ML のビジネス要件とユースケースに取り組む ML チームをケーススタディ形式で紹介します。このチームは、データ マネジメントとガバナンスに必要なツールを理解し、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。 2 つのユースケースに対して ML モデルを構築するための 3 つのオプションがチームに提示されます。このコースでは、チームの目標を達成するために、AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使用する理由について説明します。

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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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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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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ 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、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。

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「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。

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Course Description:

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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications

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Course Description:

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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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