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Vertex AIのGen AI Studioを使用したテキスト生成モデルの使用方法を学びます。
PaLM APIとクライアントライブラリを使用し、テキスト生成モデルをアプリケーションに組み込む方法を習得します。
また、アプリケーションに最適な出力を生成するためのプロンプト設計とモデルの調整方法を学びます。
| 対象者 | Google Cloud の Vertex AI プラットフォームで生成 AI 機能を使用して開発を行う方におすすめです。 |
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| 前提知識 |
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| 当日必要なもの | PC（最新版の Google Chrome をインストールしてお持ち下さい） |
| プログラム |
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一から理解できるという点、お客様に説明するのに十分平易な説明で、十分理解できました。
生成AIのGCP導入講座という点では、入りやすい難易度で非常に分かりやすかったと感じたため満足した。
今回はできなかったが、エンジニアとしては、アプリケーションへの組み込みまで経験できるので、ありがたい。時間があれば、明日以降試してみたい。
AI についての基本的な解説に始まり、ラボを通しての実践を行うことで、 AI に対しての知識と、実際の使用感について学ぶことが出来た。
私は今回のような手を動かす講義では何かと問題に直面してしまうのだが、そのようなこともなく順調に進めていくことができ、即業務に活かせそうなものを学べたので非常に満足しています。
大まかな概要を説明してから細かい内容の説明をしていただけたので、イメージを掴みやすかった。
丁寧な説明(たとえば「画面右側」などスライドで今どこを説明しているか？)で非エンジニアにはほどよいペースで良かったと感じました。
説明はわかりやすく、ラボでのセクションでも遅れている人がいないかなど配慮しながら進めていただいた。そのおかげで自分でもついていくことができたし、理解を深めることができた。
参加者のレベルに都度あわせ、わかりやすい言葉選びや例を出して進行していたため、全体の理解度がバラバラでも最終的な理解度が同じレベルにまでなったと感じます。
ユースケースを提示していただけたことで活用のイメージができた。要所でクイズ形式で理解を確認できたので、頭に入りやすかった。
生成AIに関するかなり基本的な背景情報から説明していただけたので、導入からスムーズに理解が進みました。今後自分で情報を仕入れるための土台になったと感じました。
Google Cloud エコシステムからコンポーネントをシームレスに統合するアプリケーションを設計・開発し、デプロイする方法を学びます。
このコースを受講すると、スケーラブルで高パフォーマンスの LookML（Looker モデリング言語）を開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に必要な、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。
これまで主に SQL の開発者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。
Google Cloud が提供するコンテナ化されたアプリケーションをデプロイおよび管理する方法を紹介します。
このプログラムでは、高度な機械学習のトピックに焦点を当てており、様々なタイプのプロダクションMLモデルの最適化、デプロイ、スケーリングをハンズオンラボで体験します。主に構造化データ、画像データを対象としたスケーラブルで正確な本番対応モデルを構築する方法を学びます。
ハンズオンを通して Google Cloud でのデータ処理システムの設計と構築を学習します。
Google Cloud を使ったデータの分析や可視化を通してインサイトを導き出す方法がわかります。
Google Cloud のビッグデータ機能についてご紹介します。
講義、デモ、ハンズオンラボを通じて、基本的な Google Cloud のさまざまなネットワークオプションについて学びます。
Google Cloud™ を利用する上で、セキュリティエンジニアとして必要なスキルを提供します。
信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud 上で構築する方法を学習するコースです。
Google Cloud が提供する包括的で柔軟性の高いインフラストラクチャとプラットフォームサービスの概要を学習します。
Google Cloud のプロダクトとサービスの基本に関するハンズオンコースです。
Cloud Spannerの入門編として、Spannerを大規模なリレーショナルデータベースとして構築、運用するための方法を学びます。
Vertex AIのGen AI Studioを使用したテキスト生成モデルの使用方法を学びます。
PaLM APIとクライアントライブラリを使用し、テキスト生成モデルをアプリケーションに組み込む方法を習得します。
また、アプリケーションに最適な出力を生成するためのプロンプト設計とモデルの調整方法を学びます。
このコースでは、機械学習プラットフォームとしてのVertex AI Model Gardenを通して、機械学習プラットフォームのVertex AIを紹介します。
Vertex AIのGen AI Studioを使用した対話型チャットテキストの生成モデルの使用方法を学びます。
PaLM APIとクライアントライブラリを使用し、対話型チャットテキストの生成モデルをアプリケーションに組み込む方法を習得します。
また、アプリケーションに最適な出力を生成するためのプロンプト設計、テスト方法を学びます。
Googleが推奨するAIのベストプラクティス（公平性、解釈可能性、プライバシー、安全性）を学びます。
Vertex AI上のさまざまなオープンソースツールを活用し、概念を探求し、生成AIで発生するさまざまな課題を検討する方法を学びます。
このコースでは、Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。このコースを受講すると、Terraform を使用した Infrastructure as Code の実装、さらに、その主要な特性や機能の適用によって Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について説明できるようになります。また、Terraform を使用して Google Cloud のリソースを構築する実践的な演習を受けることができます。
この 2 日間のクラスでは、クラウド技術とデータに関する基礎的な知識を習得するための 4 つのコースで構成されています。また、このトレーニングでは、組織のデジタルトランスフォーメーションを実現するGoogle Cloudの製品とサービスの概要も紹介します。このトレーニングにより、あなたやあなたのチームは、組織全体のクラウド関連のビジネスイニシアチブに貢献することができます。
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