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コース概要
Google Cloudにおける生成AIの基礎知識
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生成AIとは何か、およびビジネス応用上での役割について理解する
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テキスト生成・チャット機能・要約作成・検索支援などにおける一般的な利用事例を把握する
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Google Cloudの生成AIサービス群やVertex AIの役割について概説する
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モデル・プロンプト・コンテキストおよびアプリケーションのワークフローなど、重要な概念を理解する
Vertex AIモデルの活用方法
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Google Cloud環境内で生成AIプロジェクトの取り組み方を学ぶ
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Vertex AI上の各種ファウンデーションモデルにアクセスし、テストを行う方法
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異なるビジネスシナリオ向けのモデルの機能性を比較する
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簡単な実験を行い、生成された出力結果を分析する手法
プロンプト設計と出力品質の向上
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指示やコンテキスト、例示を組み込んだ明確なプロンプトの作成法
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正確性・フォーマット・文体や一貫性などに重点を置いた出力改善術
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曖昧な返答やハルシネーション(無根拠な推測)といったよく見られるプロンプト上の問題への対処法
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ビジネスタスクに対応した段階的なプロンプト改善手法を実践する
シンプルな生成AIアプリケーションの構築
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チャット機能・要約作成・コンテンツ生成など、基本的な利用シナリオに沿ったアプリケーション設計法
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プロンプト・ユーザーの入力情報・モデルの返答を組み合わせたシンプルなワークフローの作成手法
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実践演習環境にてアプリケーションの動作確認を行う方法
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現実的なプロジェクトでの導入に向けた実装上の留意点を検討する
コンテキスト補強・評価および責任あるAI利用
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エンタープライズレベルのコンテキストを取り入れることで応答品質が向上する理由について理解する
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知識ベース型アプリケーションのためのリトリーバル拡張生成技術(RAG)の基礎概念を学ぶ
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プロンプトや出力結果を評価する基本的な手法について把握する
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Google Cloud環境におけるセキュリティ・プライバシー保護・アクセス制御、および責任あるAI運用上の要件を学ぶ
プロトタイプから次なるステップへ
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概念検証レベルからより確実性の高いビジネスソリューションへの発展法
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利用状況の監視や結果評価を通じた、継続的なプロンプト改善手法
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チームや組織内での導入に際して検討すべき現実的な次の手順例を把握する
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コースの総括と今後の学習への指針提示
要求
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クラウドコンピューティングの基本概念および一般的なビジネスアプリケーションのワークフローについてある程度理解していること
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Google Cloud Consoleや類似のクラウドプラットフォームの利用経験があること
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基本的なプログラミングやスクリプト作成の経験があること
対象者:
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AI機能を備えたアプリケーションの開発に携わる技術者やエンジニア
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Google Cloudプロジェクトに取り組むクラウドエンジニアやソリューションアーキテクト
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実際の生成AI利用事例を模索しているプロダクトチームや技術系マネージャー
7 時間
お客様の声 (2)
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