このコースでは、予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習（ML）サービスについて紹介します。AI の基盤、開発、ソリューションを含むデータから AI へのライフサイクル全体で利用可能なテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、魅力的な学習体験と実践的なハンズオン演習を通じて、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアの方々がスキルや知識を強化できるようサポートすることを目指しています。
Introduction to AI and Machine Learning on GC - 日本語版
Introduction to AI and Machine Learning on GC - 日本語版
Unterrichtet auf Japanisch
Kurs
Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.
Dozent: Google Cloud Training
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 10 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Google Cloud が提供するデータから AI へのテクノロジーとツールを理解する。
Gemini のマルチモーダルに対応した効率的なプロンプトとモデルのチューニングを使用して、生成 AI プロジェクトを構築する。
Google Cloud で AI プロジェクトを開発する際に利用できるさまざまなオプションを知る。
Vertex AI を使用して、ML モデルをエンドツーエンドで作成する。
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
このモジュールでは、学習者が Google Cloud で AI 開発ツールを操作できるようになるというコース目標について説明します。また、AI の基盤、開発、ソリューションという、3 レイヤの AI フレームワークに基づくコースの構成についても概要を示します。
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このモジュールは、AI の機能を実際に示すユースケースの紹介から始まります。次に、コンピューティングやストレージなどのクラウド インフラストラクチャを含む AI の基盤に焦点を合わせます。また、Google Cloud 上の主要なデータと AI 開発プロダクトについても説明します。最後に、BigQuery ML を使用して ML モデルを構築する方法を紹介します。これは、データから AI への移行に役立ちます。
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このモジュールでは、Google Cloud で ML プロジェクトを開発するためのさまざまなオプションについて説明します。オプションとして、事前トレーニング済み API などのすぐに使える AI ソリューションから、AutoML などのノーコードおよびローコード ソリューション、カスタム トレーニングなどのコードベースのソリューションまで扱います。また、各オプションのメリットとデメリットを比較し、適切な開発ツールを判断できます。
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このモジュールでは、データの準備からモデル開発、Vertex AI でのモデル サービングに至るまで、ML ワークフローについて説明します。また、Vertex AI Pipelines を使用してワークフローを自動パイプラインに変換する方法も紹介します。
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このモジュールでは、AI の中でも最も新しい技術的進歩である生成 AI と、生成 AI プロジェクトの開発に必要不可欠なツールキットを紹介します。まず Google Cloud の生成 AI ワークフローについて説明し、続いて Generative AI Studio と Model Garden を使用した Gemini マルチモーダルへのアクセス、プロンプトの設計、モデルのチューニングの方法を解説します。最後に、AI ソリューションに組み込まれた生成 AI 機能を取り上げます。
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このモジュールでは、最も重要なコンセプト、ツール、テクノロジー、プロダクトについて取り上げ、コース全体の概要を説明します。
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Häufig gestellte Fragen
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