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コース概要
Google Cloud における生成 AI の基礎
- 生成 AI とは何か、そしてビジネスアプリケーションにおいてどのように位置づけられるか
- テキスト生成、チャット、要約、検索支援における一般的なユースケース
- Google Cloud の生成 AI サービスの概要と Vertex AI の役割
- モデル、プロンプト、コンテキスト、アプリケーションのワークフローなどの主要概念
Vertex AI モデルの活用
- 生成 AI プロジェクト向けの Google Cloud 環境のナビゲーション
- Vertex AI における基盤モデルへのアクセスとテスト
- さまざまなビジネスシナリオに応じたモデル機能の比較
- シンプルな実験の実行とモデルの応答の確認
プロンプトと出力の質
- 指示、コンテキスト、例を含めた明確なプロンプトの作成
- 精度、形式、トーン、一貫性の観点から出力を改善する
- 曖昧な回答やハルシネーションなどの一般的なプロンプトの課題への対応
- ビジネスタスクに向けた反復的なプロンプト改善の実践
シンプルな生成 AI アプリケーションの構築
- チャット、要約、コンテンツ生成のユースケース向けに基本的なアプリケーションフローを設計する
- プロンプト、ユーザー入力、モデル応答をシンプルなワークフローに統合する
- ハンズオンラボでのアプリケーション動作のテスト
- 実際のプロジェクトにおける実装の考慮事項の確認
基盤化、評価、責任ある利用
- なぜ基盤化とエンタープライズコンテキストが回答の質を向上させるのか
- 知識ベースのアプリケーション向けのリトリーバル増強生成(RAG)の概念の入門
- プロンプトと出力の評価に関する基本的な手法
- Google Cloud におけるセキュリティ、データプライバシー、アクセス制御、責任ある AI の考慮事項
プロトタイプから次のステップへ
- 概念実証(PoC)から、より信頼性の高いビジネスソリューションへの移行
- 使用状況の監視、結果のレビュー、時間経過に伴うプロンプトの改善
- チームまたは組織内での導入に向けた現実的な次のステップの特定
- コースのまとめと、さらに学ぶための推奨事項
要求
- クラウドコンピューティングの基本概念と一般的なビジネスアプリケーションのワークフローに関する基礎的な理解
- Google Cloud コンソール、または同様のクラウドプラットフォームを使用した経験
- 基本的なプログラミングまたはスクリプト作成の経験
対象者
- AI 搭載アプリケーションを構築する開発者および技術プロフェッショナル
- Google Cloud プロジェクトに取り組むクラウドエンジニアおよびソリューションアーキテクト
- 実用的な生成 AI のユースケースを探求するプロダクトチームおよび技術マネージャー
7 時間
お客様の声 (3)
トレーニングの知識レベルが優れている
Pawel Dykowski - LKQ Polska Sp. z o. o.
コース - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
機械翻訳
トレーナーはすべての質問に答えることができ、どのような問い合わせも受け付けることができます。
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
コース - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機械翻訳
AIのさまざまなユースケースとアプリケーションについて学ぶことができて役立ちました。AIエージェントの各々の解説も楽しめました。
Axel Schulz - CANARIE Inc
コース - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
機械翻訳