enthalten"生成 AI アプリケーションは、大規模言語モデル（LLM）の発明以前にはほぼ不可能であった、新しいユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。アプリケーション デベロッパーが Google Cloud 上で生成 AI を活用し、魅力的で強力なアプリを構築するにはどうすればよいでしょうか？
Google Cloud での生成 AI アプリの作成
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
生成 AI ベースのアプリケーションの種類とユースケースについて説明する。
アプリケーションにおけるモデル回答の質を高めるためのプロンプト テンプレートの構築方法について説明する。
Google Cloud の生成 AI アプリケーション用の RAG 対応アーキテクチャのサブシステムを説明する。
LLM と RAG をベースとするチャット アプリケーションを構築する。
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Kürzlich aktualisiert!
Mai 2025
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Japanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
このモジュールでは、生成 AI アプリケーションについて学び、生成 AI の力を活用できるアプリケーションの種類について理解を深めます。また、Google が提供する基盤モデルや、アプリケーションで生成 AI を利用する際に生じる課題についても学びます。
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1 Aufgabe5 Plug-ins
このモジュールでは、生成 AI のプロンプトについて学びます。プロンプトとは、言語モデルに回答を要求するために送信される、自然言語のリクエストです。プロンプトを設計することで、モデルから返される結果の質を高めることができます。
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1 Aufgabe5 Plug-ins
このモジュールでは、Vertex AI Studio を試します。Vertex AI Studio により、プロトタイプの迅速な作成、独自のデータを使用したモデルのチューニング、アプリケーションへのシームレスなデプロイを行うためのツールが提供されます。また、Gemini のマルチモーダル機能について確認し、プロンプトを設計して、会話を生成します。
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1 Video1 App-Element
このモジュールでは、基盤モデルの精度を向上させる方法を学び、外部の知識源を用いて基盤モデルをグラウンディングする手法、検索拡張生成（RAG）について学習します。また、Google Cloud での RAG 対応生成 AI ソリューション アーキテクチャの例もご紹介します。
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1 Aufgabe6 Plug-ins
このモジュールでは、大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を使用して、魅力的で有益な会話を生み出すチャット アプリケーションを構築します。
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Felipe M.
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