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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ラボ おすすめ Generative AI: Sprinting Tour
Arcade chatbot lab to learn about the sprinting at the Olympics
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ラボ おすすめ Generative AI: Swimming Tour
Arcade chatbot lab to learn about the swimming events at the Olympics
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ラボ おすすめ Getting Started with MongoDB Atlas on Google Cloud
In this lab you will provision a MongoDB Atlas database and deploy a MEAN Cloud Run app
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ラボ おすすめ Getting Started with Vertex AI Gemini 1.5 Flash
This lab will provide an introductory, hands-on experience with Generative AI on Google Cloud.
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ラボ おすすめ Grounding Gemini Models in Vertex AI
In this lab, you will learn how to use grounding in Vertex AI to generate content grounded in your own documents and data.
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ラボ おすすめ Introduction to Controlled Generation with the Gemini API
In this lab, you will learn how to use the controlled generation capability in the Vertex AI Gemini API.
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ラボ おすすめ Introduction to Vertex AI Embeddings: Text and Multimodal
In this lab, you will explore the Vertex AI Embeddings API for both Text and Multimodal (Images and Video) use cases.
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ラボ おすすめ Migrating an application and data from Apache Cassandra™ to DataStax Enterprise
In this lab, you will learn how to migrate an application running on Apache Cassandra™ to DataStax Enterprise (DSE). To do this, you will deploy a Cassandra™ database and an application that writes data into it. You will then deploy a DataStax Enterprise database and connect the same application to the database. F…
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ラボ おすすめ Multimodal Use Cases with Gemini 1.5
In this lab, you will learn how to use Gemini 1.5 Pro and Gemini 1.5 Flash LLMs for multimodal use cases.
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ラボ おすすめ Orchestrating a TFX Pipeline with Airflow
In this lab, you'll learn to create your own machine learning pipelines using TensorFlow Extended (TFX) and Apache Airflow as the orchestrator.