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生成 AI: 基本概念の理解

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生成 AI: 基本概念の理解

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Instructeur : Google Cloud Training

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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 生成 AI の基本概念を定義および説明する。

  • さまざまなデータタイプが生成 AI でどのように使用されるか、また、どのようにしてビジネス上の問題を解決し、イノベーションを推進し、競争優位性を獲得できるかを説明する。

  • 生成 AI における基盤モデルの役割、機能、限界について説明する。

  • Google Cloud が推奨する LLM の限界に対処するための戦略を説明する。

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Quality
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Unstructured Data
  • Catégorie : Application Security
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Generative AI

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juillet 2025

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Japonais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

このモジュールでは、生成 AI の主要な概念とそれらの相違点について説明します。特に、データと AI モデルのパフォーマンスの関係に焦点を当てます。また、ML の種類による違いも明らかにし、種類ごとに Google Cloud のユースケースも紹介します。

Inclus

1 devoir5 plugins

このモジュールでは、イノベーションの促進、ビジネス上の問題の解決、競争優位性の獲得を目的として、さまざまなデータタイプが生成 AI でどのように活用されるのかについて説明します。

Inclus

1 devoir3 plugins

このモジュールでは、生成 AI で使用される基盤モデルの役割、およびその可能性と限界について説明します。

Inclus

1 devoir2 plugins

このモジュールでは、コースの復習に役立つリソースを紹介します。

Inclus

1 lecture

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