"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
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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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mai 2025
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3 devoirs
Enseigné en Japonais
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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。
Inclus
1 devoir5 plugins
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。
Inclus
1 devoir5 plugins
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。
Inclus
1 vidéo1 élément d'application
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。
Inclus
1 devoir6 plugins
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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1 élément d'application
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1 lecture
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