Japanese Courses

Machine Learning in the Enterprise - 日本語版

企業向けMLワークフローの実践的アプローチを学び、データ管理、モデル構築、予測、モニタリングなどVertex AIの機能を活用したMLプロジェクトの進め方を習得できる。

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• 15 hours 57 minutes
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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 日本語版

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…

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• 3 hours 56 minutes
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Introduction to Responsible AI - 日本語版

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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• 17 minutes
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Getting Started with Terraform for Google Cloud - 日本語版

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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• 6 hours
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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 日本語版

AIのプライバシーと安全性に関する実践的な手法とツールを学び、Google Cloudプロダクトとオープンソースツールを使用して推奨プラクティスを実装する方法を探求します。

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• 5 hours 21 minutes
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Gemini for Application Developers - 日本語版

Geminiを活用したアプリケーション開発の効率化と機能強化を学ぶ。コード説明、サービス提案、コード生成などの実践的スキルを習得し、開発ワークフローを向上させる。

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• 2 hours 1 minute
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Trust and Security with Google Cloud - 日本語版

Google Cloudのセキュリティ基礎、多層防御アプローチ、信頼性確保の取り組みを学び、クラウド移行時の課題に対処する方法を習得できる日本語コース。

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• 1 hour 33 minutes
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Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence - 日本語版

AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。「Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。 このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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• 1 hour 12 minutes
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Serverless Data Processing with Dataflow: Operations - 日本語版

Dataflowの運用モデル、パフォーマンス最適化、テスト、デプロイ、信頼性のベストプラクティスを学び、大規模組織向けのパイプライン拡張方法を習得。データプラットフォームの安定性と回復力を確保。

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• 9 hours 34 minutes
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Serverless Data Processing with Dataflow: Pipelines - 日本語版

Apache Beam SDKを使用したDataflowパイプライン開発の詳細。ストリーミングデータ処理、ソースとシンク、スキーマ、ステートフル変換、パフォーマンス最適化、SQLとDataFrame、反復的開発手法を学習。

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• 14 hours 54 minutes
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Google Chat - 日本語版

Google Workspaceのチャットツールの使用方法を学び、メッセージング、スペース、アプリ機能を通じて効果的なコミュニケーションとコラボレーションを実現する方法を習得します。

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• 1 hour 57 minutes
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Introduction to Image Generation - 日本語版

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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• 15 minutes
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Create Image Captioning Models - 日本語版

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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• 49 minutes
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ML Pipelines on Google Cloud - 日本語版

Google Cloudで最先端のMLパイプラインを構築・管理する方法を学ぶ。TFX、KubeFlow、Cloud Composer、MLflowなどのツールを活用し、継続的トレーニングや完全なMLライフサイクル管理を実現。

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• 4 hours 25 minutes
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Google Cloud におけるロギングとモニタリング

"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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• 7 hours 28 minutes
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