機械学習はもっとも急速に成長している技術分野の一つであり、Google Cloud はその発展に貢 献してきました。Google Cloud には数多くの API が用意されており、あらゆる機械学習ジョブ に対応することができます。この上級レベルのクエストでは、「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」などのラボを受講して、Machine Learning API を実際に操作します。このクエスト（最後のチャレンジラボも含む）を修了すると、Google Cloud の限定デジタルバッジを取得できます。チャレンジラボでは詳細な手順の説明はありません。最小限のガイダンスに基づいてソリューションを構築することが求められ、Google Cloud テクノロジーのスキルが試されます。このクエストを修了したら、 Integrate with Machine Learning APIs クエストの最後にある追加のチャレンジラボを受講して、Google Cloud の限定デジタルバッジを取得しましょう。
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機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。
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機械学習を学んで実践し、SQL だけを使用して、数時間ではなく数分でモデルをビルドしたいとお考えの場合、BigQuery の新機能である BigQuery ML を使用すれば、最小限のコーディングで機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、優れたモデルを作成する方法を学習します。
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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…
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「Develop Serverless Applications on Cloud Run」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイ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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This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on Google Cloud. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.
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「Create ML Models with BigQuery ML」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。 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、 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修了し、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。
Derive Insights from BigQuery Data
Earned 6月 10, 2021 EDT
Develop Serverless Apps with Firebase
Earned 6月 9, 2021 EDT
Build a Website on Google Cloud
Earned 6月 9, 2021 EDT
Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud
Earned 6月 9, 2021 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned 6月 7, 2021 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned 6月 7, 2021 EDT
Integrate with Machine Learning APIs
Earned 6月 7, 2021 EDT
機械学習API
Earned 6月 7, 2021 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned 6月 6, 2021 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned 6月 6, 2021 EDT
Develop Serverless Applications on Cloud Run
Earned 6月 6, 2021 EDT
Anthos Service Mesh
Earned 6月 6, 2021 EDT
Create ML Models with BigQuery ML
Earned 6月 6, 2021 EDT
Google Cloud Essentials
Earned 6月 6, 2021 EDT