準備ができたら
まず、以下のリストからコースを選択します。コースをすべて修了すると、業界で広く認められているバッジが授与されます。このバッジは、個人用プロファイルや仕事用プロファイルで共有できます。
Vertex AI におけるプロンプト設計Vertex AI は、予測 AI と生成 AI の両方の機能を備えた包括的な ML 開発プラットフォームです。Vertex AI で効果的な AI プロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法をご紹介します。3 時間 45 分
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Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用して、自然言語処理と画像生成のスキルを身につけ、チャレンジラボでマルチモーダル生成 AI アプリケーションを構築してスキルを証明します。1 時間 15 分
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Google Cloud でのデータの保存、処理、管理 - コンソールCloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はすべて、データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud Platform サービスです。3 つのサービスをすべて活用して、さまざまなデータドリブン アプリケーションを作成する方法を学びます。2 時間 15 分
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Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。5 時間 45 分
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Gemini のマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査さまざまなタスクに Gemini の力を活用しましょう。まず、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出するスキルを身につけます。その後、マルチモーダルの小売業向けレコメンデーション システムの作成や、財務ドキュメント内の質問に回答するためのマルチモーダル RAG の実装など、実際のユースケースに学習内容を適用します。5 時間
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Cloud Vision API を使用して画像を解析するCloud Vision API は、オブジェクト、顔、テキストなどの情報を画像から抽出するのに役立つクラウドベースのサービスです。この API を実際に使用してみましょう。ビジョンタスクを自動化し、分析を効率化して、行動につながるインサイトを引き出します。3 時間
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