日本のGoogle AI Studioトレーニング

Google AI Studio は、AI 驚動のワークフローやアプリケーションを構築、テスト、展開するためのプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家向けに設計されており、Google AI Studio を使用して AI ワークフローを効率化および最適化することを目指しています。

このトレーニングを修了した参加者は、以下のスキルを持つようになります：

• Google AI Studio を使用して効率的な AI ワークフローを設計する。
• 自動化パイプラインにモデルと API を統合する。
• パフォーマンス、テスト、および監視の実践を最適化する。
• セキュアで拡張可能な AI 操作のベストプラクティスを適用する。

コース形式

• 実践的なデモンストレーションをサポートしたガイダンス付きプレゼンテーション。
• シナリオに基づいた実習と実際のエクササイズ。
• ラボ環境での手動設定とワークフロー設計。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースを特定のツール、ワークフロー、またはユースケースに合わせて調整するには、カスタマイズしたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルのITマネージャー、ビジネスアプリケーション開発者、システムインテグレーターを対象としており、Google AI Studioの機能をビジネスアプリケーションと統合したい方々向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Google AI Studioの主要な機能とビジネス統合の能力を理解する。
• APIを通じてAI Studioをビジネスアプリケーションと接続する方法を学ぶ。
• 特定のビジネスユースケース向けにAIモデルをカスタマイズする。
• AI予測を組み込んだワークフローを設定する。
• 企業アプリケーション内でAI駆動の洞察と自動化を展開する。
• 機能性と効率性のために統合をトラブルシューティングし、最適化する。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Google AI Studioを使用して最先端のAIソリューションを開発、最適化、展開したい高度なAI開発者、機械学習エンジニア、データサイエンティストを対象としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができます：

• Google AI Studioのインターフェースをナビゲートし、その主要なコンポーネントを理解する。
• Google AI Studioの統合ツールを使用してAIプロジェクトのデータを準備する。
• AutoMLとカスタム訓練機能を使用して、機械学習モデルを訓練、評価、微調整する。
• AIモデルをスケーラブルでプロダクション対応のサービスとして展開する。
• Google AI APIをアプリケーションに統合してAI機能を拡張する。
• 透明性と倫理的なAI実践のために、Explainable AI (XAI)ツールを利用する。
• AIモデルのパフォーマンスと信頼性を監視および最適化する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの参加者を対象に、Google AI Studio を使用してワークフロー自動化を探索し、そのツールを使用して効率的な自動化プロセスを作成、最適化、管理する方法について学習します。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Google AI Studio のワークフロー自動化の主要機能を理解する。
• Google AI Studio を他のツールと設定し、統合する。
• AI 驅動のワークフローを設計および実行する。
• より賢い自動化のために条件付きロジックを実装する。
• 効率性向上のため、自動化されたワークフローを監視および最適化する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、基本的なコードを必要とせずにGoogle AI Studioを使用してAIモデルを作成し、利用する方法を学びたい初心者レベルのデータアナリスト、ビジネスユーザー、およびプロダクトマネージャー向けです。

このトレーニングが終了すると、参加者は次のようなスキルを身につけることができます：

• AIと機械学習の基本概念を理解する。
• Google AI Studioのインターフェースとツールを使用する方法を把握する。
• 事前構築済みテンプレートとデータセットを使用してAIモデルを作成する。
• 簡単なワークフローでモデルを訓練し、評価する。
• 実際のアプリケーションにAIモデルを展開する。