こんにちは。SCSKの島村です。
皆さんは、Google Cloudのトレーニングサービス「Google Cloud Skills Boost」をご存知でしょうか。
Google Cloud Skills Boost
Google Cloud Skills Boost は、700 以上の学習アクティビティにオンデマンドでアクセスできるトレーニング サービス。
データ、AI、インフラストラクチャ、セキュリティなどのトピックに関するハンズオンラボ、職種別のコース、スキルバッジ、認定資格取得に向けた学習リソースが全世界で提供されます。これらすべてをオンデマンドでご利用いただけます。
Google Cloud Skills Boost は、700 以上の学習アクティビティにオンデマンドでアクセスできるトレーニング サービス。
データ、AI、インフラストラクチャ、セキュリティなどのトピックに関するハンズオンラボ、職種別のコース、スキルバッジ、認定資格取得に向けた学習リソースが全世界で提供されます。これらすべてをオンデマンドでご利用いただけます。
本記事では、「Google Cloud Skills Boost」にて新たに追加された学習コンテンツ「Generative AI learning path」について簡単にご紹介いたします。
スキルバッジについては以下より詳細をご確認ください。
スキルバッジと認定資格の違い – Google Cloud 認定資格 ヘルプ
スキルバッジと認定資格の違い – Google Cloud 認定資格 ヘルプ
また、Google Cloudの最新生成系AIについては別のブログでもご紹介させていただいております。
気になった方は、下記リンクよりご一読いただけますと幸いです。
Generative AI learning pathでどんなことが学べるの？？
受講可能なコースは以下となります。
Generative AI learning path 学習プログラム一覧
1. Introduction to Generative AI 初学者向け
アコーディオンボックス内容
- 生成型 AI の定義
- 生成 AI がどのように機能するかを説明
- 生成 AI モデルの種類の説明
- 生成 AI アプリケーションの説明
2. Introduction to Large Language Models 初学者向け
- 大規模言語モデル (LLM) の定義
- LLM の使用例の説明
- プロンプトチューニングの説明
- Google の Gen AI 開発ツールについて説明
生成 AI とは何か、その使用方法、従来の機械学習手法との違いについて学習できます。
入門レベルの内容で、生成AI アプリの開発に役立つ GoogleCloudの ツールについても解説していただけます。
3. Introduction to Responsible AI 初学者向け
- Google が AI 原則を導入した理由を理解する。
- 組織内で責任ある AI 実践の必要性を理解する。
- プロジェクトのすべての段階で行われる決定が責任ある AI に影響を与えることを理解する。
- 組織は独自のビジネス ニーズや価値観に合わせて AI を設計できることを理解する。
責任ある AI とは何か、それが重要である理由、Google が製品に責任ある AI をどのように実装するかを学習できます。
GoogleのAI7原則についても解説していただけます。
4. Generative AI Fundamentals 初学者向け
- 「Generative AI Fundamentals」というタイトルのクイズを完了して、スキル バッジを獲得する。
- 「生成 AI の概要」というタイトルのコースを完了する。
- 「大規模言語モデル (LLM) の紹介」というタイトルのコースを完了する。
- 「責任ある AI の概要」というタイトルのコースを完了する。
「生成 AI の概要」、「大規模言語モデルの概要」、「責任ある AI の概要」コースについての完了テストを行います。
生成 AI の基本概念を理解しているかを確認できます。
5. Introduction to Image Generation 中級者向け
- 拡散モデル（Diffusion models）の仕組み
- 拡散モデルの実際の使用例
- 無条件拡散モデル
- 拡散モデルの進歩 (テキストから画像へ)
画像生成分野で利用されている拡散モデル（Diffusion models）について学べます。
Google Cloud 上の多くの最先端の画像生成モデルとツールを支えている拡散モデルについて、モデルの背後にある理論とそれを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法を解説していただけます。
6. Encoder-Decoder Architecture 中級者向け
- エンコーダ/デコーダ アーキテクチャの主要コンポーネントを理解する。
- エンコーダー/デコーダー アーキテクチャを使用してモデルをトレーニングし、テキストを生成する方法を学ぶ。
- Keras で独自のエンコーダー/デコーダー モデルを作成する方法を学ぶ。
エンコーダ/デコーダ アーキテクチャの概要について理解します。
エンコーダー/デコーダーアーキテクチャの主要コンポーネントとこれらのモデルをトレーニングして提供する方法について学びます。 対応するラボのチュートリアルでは、コンテンツを生成するためのエンコーダー/デコーダー アーキテクチャの簡単な実装をTensorFlow でコーディングする。
7. Attention Mechanism 中級者向け
- Attentionの概念とその仕組みを理解する
- Attentionメカニズムが機械翻訳にどのように適用されるかを学ぶ
Attentionメカニズムについて学習します。
またAttentionを利用して機械翻訳、テキストの要約、質問応答などのさまざまな機械学習タスクのパフォーマンスを向上させる方法について学びます。
8. Transformer Models and BERT Model 中級者向け
- Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントを理解する。
- Transformers を使用して BERT モデルがどのように構築されるかを学ぶ。
- BERT を使用して、さまざまな自然言語処理 (NLP) タスクを解決する。
Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) モデルについて学習します。
Self-Attention メカニズムなどの Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントとそれを使用して BERT モデルを構築する方法についてか理解でき、また、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を使用できるさまざまなタスクについても学習します。
9. Create Image Captioning Models 中級者向け
- 画像キャプション モデルのさまざまなコンポーネントを理解する。
- 画像キャプション モデルをトレーニングして評価する方法を学ぶ。
- 独自の画像キャプション モデルを作成する。
- 画像キャプション モデルを使用して、画像のキャプションを生成する。
深層学習を使用して画像キャプションモデルを作成する方法を学習します。
エンコーダーやデコーダーなど、画像キャプション モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法について理解できます。
10. Introduction to Generative AI Studio 初学者向け
- Generative AI Studio について説明する。
- Generative AI Studio のオプションについて説明する。
- Generative AI Studio 言語ツールを利用する。
Vertex AI の Generative AI Studio について紹介していだけます。
このコースでは、Generative AI Studio とは何か、その機能とオプション、製品のデモを通してその使用方法を学習できます。
最後に
今回はGoogle Cloud Skills Boostの「Generative AI learning path」について共有させていただきました。
今後とも、AIMLに関する情報やGoogle CloudのAIMLサービスのアップデート情報を掲載していきたいと思います。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました！！！
入門レベルの内容で、生成AI アプリの開発に役立つ GoogleCloudの ツールについても解説していただけます。