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トレーニングと認定

不正行為の検出、chatbot などの AI と機械学習を学ぶ無料トレーニング

2021年4月13日
Google Cloud Japan Team

※この投稿は米国時間 2021 年 4 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud は、最新の AI と機械学習のスキル習得を支援するトレーニングを無償で提供しています。Explainable AI、Looker、BigQuery ML、Dialogflow CX とあわせて、新しい Document AI について学ぶことができます。

Document AI

ドキュメント処理向けの統合コンソールである新しい Document AI(DocAI)プラットフォームは 11 月からプレビュー版として提供されています。4 月 22 日のトレーニングでは、Document AI Platform の設定方法、AI Platform Notebook でサンプル ドキュメントを処理する方法、Procurement DocAI ソリューションの使い方を学びます。非構造化データや、PDF、画像、手書きフォームなどの「ダークデータ」をインテリジェントに処理し、ドキュメント ワークフローにおける手作業のオーバーヘッドを削減する方法を紹介します。ぜひご参加ください。DocAI トレーニングへの参加こちらからご登録ください。4 月 22 日に参加できない方は、4 月 23 日以降にオンデマンドでトレーニングをご利用いただけます。

Explainable AI

4 月 16 日には、Google Cloud でデータ分析および AI ソリューション担当ディレクターを務める Lak Lakshmanan が、Explainable AI を紹介するトレーニングを開催します。Explainable AI は、機械学習モデルによる予測を理解して解釈するためのツールとフレームワークのセットです。このトレーニングではハンズオンラボを通して、予測を説明するためのいくつかの標準的な方法と、Google Cloud AI Platform が予測と説明を提供する方法を学習します。Explainable AI のトレーニングへの参加は、こちらからご予約ください。4 月 16 日に参加できない方は、4 月 17 日以降にオンデマンドでトレーニングをご利用いただけます。

Looker

Google Cloud の一部となった Looker は、最新のビジネス インテリジェンス(BI)および分析プラットフォームです。機械学習の経験がない方は、Google Cloud の技術的な解説をご覧になり、Looker を使用したデータ パイプラインの構築プロセスの自動化と、より詳細なデータ分析情報の生成方法を確認することをおすすめします。参加を希望される方は、こちらからご登録ください。

BigQuery ML

BigQuery ML を使用すると、BigQuery で標準 SQL クエリを使用して、機械学習モデルを作成し実行できます。

「Real-time credit card fraud detection」(リアルタイムでのクレジット カード不正使用検出)ウェブセミナーでは、リアルタイムで不正行為を検出するためのエンドツーエンド ソリューションの構築方法を学習します。BigQuery ML でトレーニングされたモデル、Google Cloud AI Platform からの予測、Dataflow でのストリーミング パイプライン、Pub/Sub の通知、データポータルでの運用管理をすべて連携させて、クレジット カードの不正利用を特定し、問題に対処する方法を紹介します。ウェブセミナーの視聴はこちらからご登録ください。

BigQuery ML で需要予測モデルを構築する方法を紹介するウェブセミナーへの参加は、こちらからご登録ください。このウェブセミナーでは、Google Cloud のエキスパートが、小売販売データを基に在庫需要をトレーニング、評価、予測する方法について説明します。また、予測モデルを最新状態に保てるようモデルの定期的な再トレーニングのスケジュールを設定する方法も紹介します。

Dialogflow CX

Dialogflow CX、仮想エージェント(chatbot や音声 bot)との自然な会話を実現する AI について詳しく知りたい方は、こちらからご登録ください。このウェブセミナーでは、インテリジェントな仮想エージェントを構築する最新の方法を紹介します。Google Cloud のエキスパートが分析機能を使って、仮想エージェントを本番環境に対応させ、カスタマー エクスペリエンスを向上させる方法を説明します。また、事前構築済みのエージェントのデプロイについてもベスト プラクティスを紹介します。

AI と機械学習の知識の向上にこれらのトレーニング リソースをお役立ていただければ幸いです。今年はさらに新しい学習機会を提供していく予定ですので、どうぞお見逃しなく。

-Google Cloud Developer Relations シニア エンジニア Anu Srivastava

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