はじめてみよう Google Cloud Platform Online Handson はご存知でしょうか？
2014年10月から「Google Cloud Platformを始めてみよう！ ハンズオンセミナー」が六本木グーグルオフィスで定期開催されていましたが、公式ページが開設された事でいつでもハンズオンセミナーを見ることができるようになりました。
6月11日にGoogle Cloud Day: Digital のセッション「Cloud AI の紹介と最新情報」で、はじめてみよう Google Cloud Platform ハンズオン セミナー 機械学習編 があることが告知されました。
公式ページURL：https://inthecloud.withgoogle.com/hands-on-ml-ai-jp-q2-20/register.html
はじめてみよう Google Cloud Platform Online Handson 概要
- イベント名：はじめてみよう Google Cloud Platform Online Handson
- 公式ページ：https://inthecloud.withgoogle.com/gcp-online-handson/index.html
- イベント種別：ハンズオン セミナー
このハンズオン セミナーは、Google Cloud Japan 公式が2019年11月から限定公開で配信されており、全25動画あります。
はじめてみよう Google Cloud Platform Online Handson は、はじめて GCP を利用される方を対象にわかりやすい動画形式で設定や操作方法を解説されています。
このOnline Handson 動画はYouTube 限定動画で6つのトピックで行われ、各サービスの実際の使用方法のステップ毎に学ぶことができます。
過去の はじめてみよう GCP ハンズオンセミナー のPDF ファイルはこちらから閲覧することができます。
公式ページのフォームから必要事項をご記入し、申し込みを行うと操作・設定方法を学ぶための PDF 資料をもらえるようです。
費用
YouTube なので閲覧は無料です。
ですが、Qwiklabs の無料コードが用意されていないため、自己負担になります。
対象者
Google Cloud Platform (GCP) を触ったことがない方もしくは初心者の方で、今後、GCP のご使用を検討されている方。
Online Handson 動画
サービス共通編（全 1 回）
アカウントを作成し、GCP を利用するまでに必要な準備を行います。
- GCP を利用する前の準備（約 6 分）
- アカウントの作成
- プロジェクトの作成
Compute Engine 編（全 4 回）
GCP コンソールにログインし、簡単な Web サーバーを構築します。ネットワークの作成、ディスクの追加なども行います。
- #1 インスタンスの作成（約 8 分）
- インスタンスの作成
- #2 別リージョンにインスタンスを作成する（約 8 分）
- 別のリージョンにインスタンスを作成
- #3 ネットワークの設定（約 4 分）
- 別のリージョンにインスタンスを作成
- ネットワークの設定
- #4 ディスクの追加とクリーンアップ（約 8 分）
- ディスクの追加
- クリーンアップ
Kubernetes Engine 編（全 3 回）
Cloud Shell 環境で、簡単なコンテナイメージをビルドし、Container Registry に Push 後、作成した Kubernetes Cluster にイメージをデプロイします。
- #1 クラスタの作成（約 6 分）
- クラスタの作成
- #2 コンテナのビルドとプッシュ（約 10 分）
- コンテナイメージを、Cloud Shell 環境でビルド
- コンテナイメージを、Google Container Registry にプッシュ
- #3 コンテナのビルドの展開とクリーンアップ（約 12 分）
- コンテナイメージを、Kubernetes クラスタにデプロイ
- クリーンアップ
DevOps 編（全 6 回）
DevOps について解説し、コンテナアプリケーションをビルド、デプロイします。Cloud Build によるビルド、Stackdriver による監視を行います。
- #1 DevOps 概要説明（約 9 分）
- DevOps 概要説明
- #2 準備（約 10 分）
- 準備
- #3 クラスタの作成とコンテナのデプロイ（約 12 分）
- クラスタの作成
- コンテナイメージのビルド
- コンテナイメージのデプロイ
- アプリケーションの確認
- #4 Stackdriver を利用したトラブルシューティング（約 6 分）
- Stackdriver Profilerr を使ったトラブルシューティング
- #5 Cloud Soure Repository と Cloud Build をつかったコンテナイメージの自動ビルドとデプロイ（約 12 分）
- Cloud Source Repositories の設定
- Cloud Build の設定
- #6 クリーンアップ（約 3 分）
- クリーンアップ
Data Analytics 編（全 8 回）
BigQuery にデータをインポートし、BigQuery Web UI 上で分析をします。AI Platform Notebooks を利用した分析も行います。さらに、データポータルによる可視化、Dataprep によるデータ処理も行います。
- #1 Data Analytics サービスの概要（約 8 分）
- Data Analytics サービスの概要
- #2 データのロードと、BigQuery Web UI を使った簡単なデータ分析（約 7 分）
- BigQuery へデータをアップロード
- BigQuery Web UI を使ったデータ分析
- #3 GCS と BigQuery（約 10 分）
- GCS へデータをアップロード
- GCS から BigQuery へデータをロード
- #4 BigQuery 上でのデータ分析（約 17 分）
- BigQuery で利用できるパブリックデータの確認
- SQL を使ったデータ分析
- #5 AI Platform Notebooks を利用したデータ分析（約 14 分）
- AI Platform Notebooks の説明
- Notebook 形式でのデータ分析
- #6 データポータルを利用したレポーティング（約 12 分）
- データポータルの説明
- データポータルを利用したレポーティング
- #7 Dataprep を利用した GUI ベースのデータ処理（約 15 分）
- Dataprep の説明
- Dataprep を利用した GUI ベースのデータ処理
- #8 クリーンアップ（約 3 分）
- クリーンアップ
機械学習編（全 13 回）
Google Cloud の機械学習サービスについて解説し、Vision API、Video Intelligence API、Natural Language API、Translation API、Speech-to-Text API、Text-to-Speech API などの機械学習 API を利用します。また、AutoML を利用し簡単にモデルを作成します。BigQuery ML で SQLを使ったモデル作成についても行います。
- #1 機械学習を活用したサービスの紹介（約 8 分）
- 機械学習を活用したサービスの紹介
- #2 機械学習サービスを利用した事例の紹介（約 20 分）
- 機械学習サービスを利用した事例の紹介
- #3 ハンズオンで利用するツールの紹介（約 5 分）
- Colaboratory の紹介
- #4 機械学習 API を使うための準備（約 8 分）
- 機械学習 API を使うための準備
- #5 視覚に関する機械学習 API（約 32 分）
- 概要説明
- Cloud VIsion API
- Cloud Video Intelligence API
- #6 言語に関する機械学習 API（約 21 分）
- 概要説明
- Cloud Natural Language API
- Cloud Translation API
- #7 会話に関する機械学習 API（約 16 分）
- 概要説明
- Cloud Speech-to-Text API
- Cloud Text-to-Speech API
- #8 Cloud AutoML（約 22 分）
- 概要説明
- Cloud AutoML を利用したモデル作成
- #9 Cloud AutoML 評価結果の考え方（約 10 分）
- Cloud AutoML 評価結果の考え方
- #10 BigQuery ML について（約 8 分）
- 概要説明
- #11 BigQuery ML ハンズオン（約 22 分）
- BigQuery ML を利用したモデルの作成と予測
- #12 まとめ（約 5 分）
- まとめ
- #13 クリーンアップ（約 5 分）
- クリーンアップ
