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Avella Rafael

メンバー加入日: 2023

ゴールドリーグ

9830 ポイント
Site Reliability Engineering: Measuring and Managing Reliability のバッジ Site Reliability Engineering: Measuring and Managing Reliability Earned 12月 18, 2023 EST
Developing a Google SRE Culture - 日本語版 のバッジ Developing a Google SRE Culture - 日本語版 Earned 12月 18, 2023 EST
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 12月 12, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 日本語版 のバッジ Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 12月 8, 2023 EST
Introduction to Responsible AI - 日本語版 のバッジ Introduction to Responsible AI - 日本語版 Earned 12月 8, 2023 EST
Introduction to Large Language Models - 日本語版 のバッジ Introduction to Large Language Models - 日本語版 Earned 12月 8, 2023 EST
Introduction to Generative AI - 日本語版 のバッジ Introduction to Generative AI - 日本語版 Earned 12月 8, 2023 EST

Service level indicators (SLIs) and service level objectives (SLOs) are fundamental tools for measuring and managing reliability. In this course, students learn approaches for devising appropriate SLIs and SLOs and managing reliability through the use of an error budget.

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多くの IT 組織では、アジリティを求める開発者と、安定性を重視する運用担当者の間で、インセンティブが調整されていません。サイト信頼性エンジニアリング（SRE）は、Google が開発と運用の間のインセンティブを調整し、ミッション クリティカルな本番環境サポートを行う方法です。SRE の文化的および技術的手法を導入することで、ビジネスと IT の連携を改善できます。このコースでは、Google の SRE の主な手法を紹介し、SRE の組織的な導入を成功させるうえで IT リーダーとビジネス リーダーが果たす重要な役割について説明します。

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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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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

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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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