ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。
Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、980 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。
112 件の結果
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ラボ おすすめ Vertex AI Workbench ノートブック: Qwik Start
このラボでは、TensorFlow のモデルをトレーニングし、Vertex AI にデプロイしてサービング（予測）を行う方法を学びます。Getting started with Notebooks for machine learning と Faster model training and experimentation with Vertex AI の短い動画をご覧ください。
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コース おすすめ Introduction to Generative AI - 日本語版
この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、ジェネレーティブ 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。独自のジェネレーティブ 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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ラボ おすすめ AutoML Image でクラウド内の雲の画像を分類する
AutoML Image を使用すると、ML の専門知識が限られている開発者でも、高品質な画像認識モデルをトレーニングできます。このハンズオンラボでは、さまざまな種類の雲（積雲、積乱雲など）を見分けられるようにカスタムモデルをトレーニングする方法を学びます。
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ラボ おすすめ 仮想マシンの作成
このハンズオンラボでは、Google Compute Engine の仮想マシンを作成する方法と、ゾーン、リージョン、マシンタイプについて学習します。内容を紹介した短いプレビュー動画「Create a Virtual Machine, GCP Essentials」もご覧ください。
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ラボ おすすめ TensorFlow: Qwik Start
In this lab, you learn the basic ‘Hello World' of machine learning. Instead of programming explicit rules in a language such as Java or C++, you build a system that is trained on data to infer the rules that determine a relationship between numbers.
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コース おすすめ Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches y…
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ラボ おすすめ Google Cloud Speech API: Qwik Start
Google Cloud Speech API を使用すると、開発中のアプリに音声認識技術を組み込み、アプリに音声を送信して、音声文字変換されたテキストを受け取ることができるようになります。Powerful Speech Recognition Using Google Machine Learning と Google Cloud Speech: Qwik Start - Qwiklabs Preview の短い動画をご覧ください。
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ラボ おすすめ BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測
このラボでは、BigQuery の一般公開データセットの中から、数百万件に及ぶニューヨーク市内のタクシー賃走データを使って、運賃を予測する ML モデルを BigQuery 内に作成し、モデルの予測性能を評価します。