Overview

Google, IBM & Meta Certificates – 40% Off

One plan covers every Professional Certificate on Coursera.

このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データサイエンティスト、AI デベロッパー、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。

Syllabus

概要

このレッスンでは、AI のインフラストラクチャ、開発、ソリューションという 3 層の AI フレームワークに基づくコースの構成について説明します。受講者に学習目標について概説し、Google の包括的なフルスタック AI 開発ツールスイートを紹介します。

AI の基盤

このモジュールは、AI の機能を実際に示すユースケースの紹介から始まります。次に、コンピューティングやストレージなどの AI インフラストラクチャに焦点を合わせます。また、Google Cloud 上の主要なデータと AI 開発プロダクトについても説明します。最後に、BigQuery ML を使用して ML モデルを構築する方法を紹介します。これは、データから AI への移行に役立ちます。

生成 AI

このモジュールでは、AI の最新の進歩である生成 AI と、生成 AI プロジェクトの開発に使用する Google Cloud ツールキットについて紹介します。まず、基盤モデルについて説明し、次に、プロンプトエンジニアリング、アプリのデプロイ、モデルのチューニングなど、Vertex AI Studio を使用したプロンプトの作成から成果の実現までのライフサイクルについて説明します。さらに、AI エージェントと Google AI エージェント開発ツールのフルスタックについても説明します。

AI 開発オプション

このモジュールでは、Google Cloud で AI プロジェクトを開発するためのさまざまなオプションについて説明します。オプションとして、事前トレーニング済み API などのすぐに使える AI ソリューションから、AutoML などのノーコードおよびローコードソリューション、カスタムトレーニングなどのコードベースのソリューションまで扱います。また、各オプションのメリットとデメリットを比較し、適切な開発ツールを判断できます。