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Zhukov Vitalii

メンバー加入日: 2024

ダイヤモンド リーグ

12940 ポイント
Applying Advanced LookML Concepts in Looker のバッジ Applying Advanced LookML Concepts in Looker Earned 4月 5, 2024 EDT
Prepare Data for Looker Dashboards and Reports のバッジ Prepare Data for Looker Dashboards and Reports Earned 4月 1, 2024 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版 のバッジ Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 3月 28, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 のバッジ Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 3月 26, 2024 EDT
Prompt Design in Vertex AI のバッジ Prompt Design in Vertex AI Earned 3月 21, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX のバッジ Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX Earned 3月 18, 2024 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 日本語版 のバッジ Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 日本語版 Earned 3月 14, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - 日本語版 のバッジ Introduction to Responsible AI - 日本語版 Earned 3月 14, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - 日本語版 のバッジ Introduction to Large Language Models - 日本語版 Earned 3月 14, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - 日本語版 のバッジ Introduction to Generative AI - 日本語版 Earned 3月 14, 2024 EDT

In this course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.

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「Prepare Data for Looker Dashboards and Reports」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタリング、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、および関数と演算子を使用した、 データの分析と視覚化のための Looker ダッシュボードとレポートの作成といったスキルを実証できます。 スキルバッジは、 Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。インタラクティブなハンズオン環境で知識の応用力が試されます。 このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML（Looker モデリング言語）モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。

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このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスにおける関連性の高いコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するためのビジュアリゼーションとダッシュボードの作成や共有を行えるようになります。

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「Prompt Design in Vertex AI」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Vertex AI のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的な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学びます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキル バッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.

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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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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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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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