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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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