Google Cloud Generative AI Leader対策 ― 生成AIの基礎とGoogle Cloudの提供物を、導入の判断に使える言葉で説明する

無料

獲得できるスキル Google Cloud 生成AIリーダー

学習時間目安 3時間15分

テスト時間約20分

対象者

すべての方

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概要

AIを使う会社の事業開発やAI推進の仕事を目指す人に向けた、Google Cloud Generative AI Leaderの対策講座です。試験の形式と4つの分野から始め、AI・機械学習・基盤モデルの関係、データの質と生成AIの5つの層、Geminiなどの基盤モデル、Gemini EnterpriseやAgent Platformなどの提供物、プロンプトの手法、グラウンディングとRAG、導入の進め方とセキュリティと責任あるAIまでを、自作の例題で学びます。技術の実装ではなく、何をどう選ぶかを説明できることを目指します。

提供株式会社シンシア

レクチャー

#1 試験の全体像と学び方 ― 4つの分野と出題の比率を知り、合格までの計画を立てる

未完了

試験の形式（時間・問題数・言語・受け方・有効期間）
4つの分野と出題の比率
資格が転職でどう役に立つか
サービスの名前の変更と、学習計画の立て方

#2 生成AIの基礎 ― AI・機械学習・基盤モデルの関係と、学習の種類を説明する

未完了

AI・機械学習・生成AI・基盤モデルの入れ子の関係
教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い
機械学習のライフサイクルの5つの段階
生成AIの使いどころ（作る・要約する・探す・自動化する）

#3 データと生成AIの全体像 ― データの質、5つの層、Googleの基盤モデルを使い分ける

未完了

データの質の観点（完全性・一貫性・関連性・可用性・費用・形式）
構造化データと非構造化データ、ラベルの有無
生成AIの5つの層と、自社が持つ層・借りる層
Gemini・Gemma・Imagen・Veo の使い分けと、モデルの選び方

#4 Google Cloudの強みと、すぐ使える生成AI ― Geminiアプリ・Gemini Enterprise・Workspaceを使い分ける

未完了

試験ガイドが挙げる Google Cloud の生成AIの強み
データの管理と、作る人の裾野を広げる道具
Geminiアプリ・Gemini Enterprise・Gemini for Google Workspace の違い
誰が使い、どのデータにつなぐかでの選び方

#5 顧客体験と開発者向けの提供物 ― Customer Engagement Suite・Agent Platform・エージェントの道具を選ぶ

未完了

Agent Search と Customer Engagement Suite の役割
Agent Platform と Model Garden・AutoML・RAG の提供物
エージェントが使う道具と、道具になるサービスやAPI
Agent Studio と Google AI Studio の使い分け

#6 基盤モデルの限界とプロンプト ― ハルシネーションに備え、手法を目的で選ぶ

未完了

基盤モデルの限界（知識の締め切り・偏り・ハルシネーションなど）
限界への備えと、使い始めてからの監視
ゼロショット・フューショット・ロール・プロンプトチェーン
思考の連鎖と ReAct を使う場面

#7 グラウンディングとRAGと出力の設定 ― 根拠のある答えにし、temperatureとtop-pを調整する

未完了

グラウンディングと、根拠になる3種類の情報
RAG の仕組みと、利点と注意点
Agent Search・RAG の API・Google 検索によるグラウンディング
temperature・top-p・出力の長さ・安全の設定

#8 ビジネス戦略と安全と責任 ― 導入を進め、効果を測り、SAIFと責任あるAIで守る

未完了

生成AIの導入の手順と、効果の測り方
ライフサイクル全体での安全と SAIF の目的
IAM・Security Command Center などの守る道具
責任あるAI（透明性・プライバシー・公平性・責任の所在）

学習開始日

学習完了日

未獲得

コース完了数

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