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、700 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。

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111 件の結果

  1. ラボ おすすめ

    Google の機械学習を使用した予想

    このラボでは機械学習(ML)を使用して一般公開の NCAA データセットを分析し、NCAA のトーナメントの対戦結果を予測します。

  2. ラボ おすすめ

    Vertex AI を使用した ML ソリューションの構築とデプロイ: チャレンジラボ

    このチャレンジラボでは、Vertex AI を使用してモデル パイプラインのトレーニング、デプロイ、作成を行います。

  3. コース おすすめ

    Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - 日本語版

    このコースでは、Google Cloud での人工知能(AI)および機械学習(ML)サービスについて紹介します。Google Cloud では、AI 基盤、AI 開発、AI ソリューションを通じてデータから AI へのライフサイクルをサポートします。データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアなど、さまざまなユーザーの目標に基づいて、ML モデル、ML パイプライン、生成 AI プロジェクトを構築するために利用できるテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明します。

  4. ラボ おすすめ

    BigQuery ML を使ってみる

    このラボでは、BigQuery を使用してデータセットに対する ML モデルを作成する方法を学習します。具体例として、訪問者が取引を行うかどうかを予測するモデルを作成します。

  5. コース おすすめ

    Integrate with Machine Learning APIs

    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…

  6. コース おすすめ

    Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版

    このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

  7. コース おすすめ

    Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版

    機械学習をデータ パイプラインに組み込むと、企業がデータから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、必要なカスタマイズのレベルに応じて Google Cloud でデータ パイプラインに機械学習を含める複数の方法について説明します。カスタマイズをまったくしないか、またはほとんどしない場合については、AutoML を紹介します。よりカスタマイズされた機械学習機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習(BigQuery ML)を紹介します。また、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。受講者には、QwikLabs を使って、Google C…

  8. コース おすすめ

    Launching into Machine Learning - 日本語版

    まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を実行する方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML についてと、コードを 1 行も記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。BigQuery ML のメリットを理解していただけます。その後、機械学習(ML)モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けの ML モデルの品質を評価する方法を説明します。

  9. コース おすすめ

    Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI

    Earn a skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI course, where you will learn how to use Google Cloud's unified Vertex AI platform and its AutoML and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning solutions. This skill badge …

  10. ラボ おすすめ

    Machine Learning API との統合: チャレンジラボ

    このチャレンジラボでは、Google Machine Learning API を使用してソリューションを実装するスキルをテストします。