ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。
Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、980 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。
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コース おすすめ Gemini in Google Sheets - 日本語版
Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google スプレッドシートの生産性と効率を向上させる方法について学びます。
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ラボ おすすめ Vertex AI Gemini 1.0 Pro を活用してアプリを開発する
このラボでは、Streamlit フレームワークと Vertex AI の Gemini API を使用してアプリを開発し、開発したアプリを Cloud Run にデプロイします。
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コース おすすめ Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、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し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュメントのメタデータを作成し、関連するすべてのテキスト チャンクの取得して、 引用を出力する。 スキルバッジは、Google Cloud の…
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ラボ おすすめ Gemini と Streamlit を使用した GenAI アプリの開発: チャレンジラボ
このチャレンジ ラボでは、あなたは健康志向の企業のアプリケーション開発者および DevOps エンジニアとして行動します。あなたはこの企業に雇用され、Gemini Pro モデル、Streamlit フレームワーク、Cloud Run を使用して構築される AI ベースのシェフ アプリケーションの概念実証のビルド、テスト、デプロイを担当します。
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コース おすすめ Introduction to Gemini for Google Workspace - 日本語版
Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。この学習プログラムでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google Workspace の生産性と効率を向上させる方法について学びます。
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ラボ おすすめ Vertex AI Gemini API を使用した安全保護対策
このラボでは、Vertex AI Gemini API から返される回答の安全性評価を確認する方法と、安全性のしきい値を設定して回答をフィルタする方法について学習します。
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ラボ おすすめ Vertex AI Gemini API を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）
このラボでは、Vertex AI Gemini API を使用してマルチモーダル検索拡張生成（RAG）を実行する方法を学習します。
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ラボ おすすめ Using Gemini in Education
In this lab, you'll explore how Gemini models enhance educational experiences.
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ラボ おすすめ Gemini を使用してセキュリティに関する意思決定を行う
このラボでは、Security Command Center の環境内におけるさまざまなセキュリティ分野を取り上げ、Google Cloud で AI を活用したコラボレーターである Gemini を使用して、それらを理解する方法を学習します。
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ラボ おすすめ Gemini による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: チャレンジラボ
このラボでは、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し、Gemini によるマルチモーダル検索拡張生成（RAG）を使用して関連するすべてのテキストを取得し引用を出力する方法について知識を確認します。