デベロッパー プロダクト
すべてのサービス
アーキテクチャと状態
ナビゲーション、高度な状態、副作用を使用して、機能するアプリを作成する方法を学びます。
Vertex AI Agent Builder を使用した AI エージェントの構築
この Codelab では、Google Cloud の強力なツールとインフラストラクチャを使用して生成 AI エージェントを構築してデプロイする方法を学びます。基本的なコンセプトについて説明するとともに、最初のエージェントを稼働させるための初期手順について説明します。
Trusted Space の Codelab
この Codelab では、Trusted Space ソリューションを使用してアクセラレータで AI/ML ワークロードを実行する方法を学びます。
Android とその他のプラットフォームでのパスキー
パスキーを利用し、安全で使いやすい認証処理を行えるようにします。
パスキーを実装してウェブでパスワードなしのログインを実現する
ウェブでパスキーを実装し、ユーザーが安全かつ簡単に認証できるようにしましょう。
Cloud SQL for PostgreSQL を使用してフルスタック JavaScript アプリケーションを Cloud Run にデプロイする
Cloud Run は、フルマネージド プラットフォームで、Google のスケーラブルなインフラストラクチャ上で直接コードを実行できます。この Codelab では、Cloud Run 上の Next.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL データベースに接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。
Codelab: ロジスティック回帰
この Codelab では、性別、年齢層、インプレッション時刻、ブラウザの種類といった要素と、ユーザーが広告をクリックする確率との相関性の度合いを、ロジスティック回帰によって理解する方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。
Codelab: ロジスティック回帰
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Codelab: 線形回帰
この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、以下が必要です。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。
Codelab: 線形回帰
この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。 前のステップで作成した一時テーブルに対して、次のクエリを実行します。開始日と終了日は一時テーブル内のデータから自動的に推測されるため、指定しなくても問題ありません。 行
App Check ウェブ Codelab
この Codelab では、ウェブアプリを不正アクセスから保護する方法を学びます。
リアルタイム オンデバイスのアプリ内購入の最適化 Codelab
この Codelab では、TFLite モデルをデプロイしてユーザーごとにアプリをパーソナライズし、アプリ内購入を最適化する方法について学びます。
Firebase Cloud Messaging を使用して Flutter アプリの通知を送受信する
この Codelab では、FCM HTTP v1 API を使用して、複数のプラットフォームで実行されているアプリにプッシュ通知を送信します。Flutter を使用してアプリをビルドし、Android、iOS、ウェブでシームレスに動作させます。
TensorFlow Lite と Firebase を使用してアプリにオンデバイスのテキスト分類を追加する - Android Codelab
この Codelab では、Firebase と TensorFlow Lite を使用してテキスト分類を実装する方法を学びます。
Firebase Remote Config を使用して Firebase App Check を段階的にロールアウトする
App Attest と Firebase App Check を使用すると、バックエンド サービスを保護し、Firebase サービスに対するリクエストが正規のアプリから送信されたリクエストであることを確認できます。 通常、割り当て上限に達しないように、App Attest サービスにユーザーを段階的にオンボーディングすることをおすすめします。詳細については、Apple の アプリ構成証明サービスの使用準備 に関するドキュメントをご覧ください。 「 バージョン
機能ロールアウトのパフォーマンス モニタリング
この Codelab では、Firebase Performance Monitoring をサンプルアプリに追加して、機能のロールアウト中にパフォーマンスを測定する方法について学習します。
Apple プラットフォーム向け Firebase App Check
Firebase App Check は、リクエストが正規のアプリとデバイスから送信されていることを確認することで、請求詐欺やフィッシングなどの不正行為からバックエンド リソースを保護します。Firebase サービスとお客様のバックエンド サービスの両方と連携して、リソースを安全に保ちます。 Firebase App Check について詳しくは、Firebase のドキュメントをご覧ください。 App Check
Firebase を Next.js アプリと統合する
Firebase を Next.js アプリと統合する方法について説明します。
Firebase iOS Codelab Swift
この Codelab では、Swift で iOS の Firebase プラットフォームを使用する方法について学習します。
Firestore を使用してリーダーボードを作成する
この Codelab では、Cloud Firestore と Cloud Functions を使用してリーダーボードを構築します。
Firebase for Flutter を理解する
Firebase で Flutter モバイルアプリを作成する方法を学びます。
SKAd Network コンバージョン値スキーマの収益バケットを計算する
この Codelab では、SKAd Network コンバージョン値スキーマを設定するために収益バケットを作成する方法の例を紹介します。
TensorFlow Lite と Firebase を使用してアプリにオンデバイスのテキスト分類を追加する - iOS Codelab
この Codelab では、Firebase と TensorFlow Lite を使用してテキスト分類を実装する方法を学びます。
Firebase Extensions for Gemini API を使用して AI を活用したウェブアプリを構築する
Firebase Extensions と Gemini API を使用して、パーソナライズされたおすすめなどの AI を活用した機能を備えたウェブアプリを作成する方法を学びます。
最初のアプリ内メッセージング テスト
この Codelab では、Firebase A/B Testing を使用して最初の Firebase In-App Messaging テストを作成します。
Firebase Remote Config を使用して Unity ゲームの A/B テストを実装する
この Codelab では、Unity ゲームで Remote Config A/B テストを使用する方法について学習します。
Firebase Angular ウェブ フレームワーク Codelab
この Codelab では、Angular ライブラリの最新版である AngularFire を使用して、リアルタイムの共同マップを含む旅行ブログを作成します。最終的なウェブアプリは、旅行した各場所に画像をアップロードできる旅行ブログで構成されます。 AngularFire はウェブアプリの構築に使用し、Emulator Suite はローカルテストに使用します。Authentication はユーザーデータの追跡に使用し、Firestore と Storage
Cloud Functions のコードを Firebase 拡張機能として再利用する
この Codelab では、ジオハッシュ化用の Firebase 拡張機能を作成します。この入門用 Codelab では、既存の Cloud Functions の関数を Firebase Extensions に変換する方法を学びます。Firebase Extensions は、数百万人ものデベロッパーに簡単に配布でき、Firebase プロジェクトの拡張に役立ちます。
Firebase Remote Config を使用して Unity ゲームを計測可能にする
Remote Config を使用して Unity ゲームを計測する方法
高度な認証機能
ブロッキング関数を使用して多要素認証を実装し、カスタム認証要件を作成する方法について学びます。
Firebase Android Codelab - フレンドリー チャットを構築する
この Codelab では、Firebase プラットフォームを使用して Android アプリを作成する方法について説明します。
TensorFlow Lite と Firebase を使用してアプリにおすすめを追加する - iOS Codelab
この Codelab では、TensorFlow と Firebase を使用してアプリのコンテンツ レコメンデーション エンジンを作成する方法について学習します。
Firebase App Distribution iOS SDK を使用して、新しいアプリのリリースについてテスターに警告する - Codelab
App Distribution SDK を使用すると、最新バージョンをテスターに迅速に配布できます。この Codelab では、新しいビルドが利用可能になったときにテスターにアプリ内アラートを表示するようにアプリを更新します。
Measurement Protocol を使用してアプリイベントを GA4 に送信する
この Codelab では、サーバー間呼び出しを行い、Measurement Protocol を使用して GA4 にイベントを送信する方法を学びます。
Terraform を使用して Firebase プロジェクトとプロダクトを設定して管理する
Terraform を使用して、インフラストラクチャと Firebase プロダクトのプログラムによる構成など、Firebase プロジェクトを設定、管理します。
Firebase 向け Google アナリティクスのカスタム イベントを使用した Google 広告 - Android
この Codelab では、GA4F でイベントを実装し、Google 広告でアクション キャンペーンを開始する方法を学びます。
App Distribution と fastlane を使用して、プレリリース版の iOS ビルドを迅速に配布する
この Codelab では、App Distribution と fastlane プラグインを使用して、iOS ビルドを配布し、テストデバイスを登録します。次に、ユーザーは App Distribution コンソールからデバイスと UDID の .txt ファイルをエクスポートし、これらのデバイスの登録を自動化します（これは、アドホック iOS ビルドを配布するための要件です）。
App Bundle のリリースをテスターに配布する - Codelab
最新バージョンのアプリをテスターに迅速に配布できます。このように
Firebase クロスデバイス Codelab
この Codelab では、Flutter を使用して、Android、iOS、ウェブ用のシンプルな音楽プレーヤーを作成します。このプレーヤーは Firebase RTDB に接続するため、ユーザーはデバイス間で再生を同期できます。
Cloud Messaging と Cloud Functions を使用してウェブアプリの通知を送信する
この Codelab では、Cloud Functions for Firebase を使用してチャットアプリのユーザーに通知を送信する方法について学習します。
モジュラー Firebase JS SDK に移行してウェブアプリを強化する
この Codelab では、既存の Firebase ウェブアプリを新しいモジュラー Firebase JS SDK に移行し、使用していないコードを削除してアプリの読み込みを高速化します。
Android WebView に Firebase 向け Google アナリティクスを実装する
この Codelab では、JavaScript の Webview 実装を使用して GA4 にイベントを送信する方法を学びます。
AngularFire ウェブ Codelab
この Codelab では、チャットアプリを構築して、ウェブで Firebase プラットフォームを使用する方法について学習します。
ウェブ向け Firebase Performance Monitoring
この Codelab では、ウェブアプリに Firebase Performance Monitoring を設定し、エンドユーザーにとってアプリが適切に動作するようにする方法について学習します。
FirebaseUI を使用して Flutter アプリにユーザー認証フローを追加する
この Codelab では、わずか数行のコードで Flutter アプリに Firebase Authentication を追加する方法を学びます。
Firebase Performance Monitoring を使用して読み込み時間と画面レンダリングを測定する
この Codelab では、サンプルアプリを作成し、Firebase Performance Monitoring を使用して読み込み時間と画面レンダリングを測定する方法を学習します。
Firebase での効果的なユーザー アプローチ
ターゲットを絞ったメッセージング キャンペーンをユーザーに配信する方法、配信データとエンゲージメント データを活用してキャンペーンの効果を最大限に引き出す方法を学びます。
FCM と FIAM を使用してユーザーにメッセージを送信する
Firebase Cloud Messaging と Firebase In-App Messaging を使用してユーザーにメッセージを送信する方法を学びます。
FCM トピックを使用した最初のマルチキャスト プッシュ メッセージ
この Codelab では、FCM トピックを使用して、選択したアプリ インスタンス グループに push メッセージをマルチキャストする方法を学びます。
高度な Crashlytics 機能を使用して Unity ゲームのクラッシュを把握する
この Codelab では、Crashlytics の高度な機能の使用方法について学習します。これにより、クラッシュとその原因となった状況をより詳しく把握できます。
TensorFlow Lite と Firebase を使用してアプリにおすすめを追加する - Android Codelab
この Codelab では、TensorFlow と Firebase を使用してアプリのコンテンツ レコメンデーション エンジンを作成する方法について学習します。
ウェブ向け Firebase を理解する
Firebase と StackBlitz オンライン エディタを使用して、ウェブアプリを一から構築します。基本的な HTML と JavaScript を使用して Firebase と通信します。これは、Firebase コンソールを使用して Firebase をアプリに統合するための入門ガイドとして最適です。前もって知識を蓄える必要もソフトウェアをインストールする必要もありません。
Spanner ベクトル検索を使ってみる
この Codelab では、Spanner インスタンスを作成し、Spanner の組み込みベクトル検索と Vertex AI モデルとの統合を使用して、ベクトル エンベディングの類似性検索を行います。
Scene Semantics と Geospatial Depth
環境をより詳しく把握できる、ARCore の Scene Semantics API と Geospatial Depth API について学びます。
ストリートビュー ジオメトリと屋上アンカー
最大 100 メートルのデータの構築について理解する上で役立つ、ARCore の Streetscape Geometry API と Rooftop Anchors API について説明します。
Aidemy: Google Cloud で LangGraph、EDA、生成 AI を使用してマルチエージェント システムを構築する
Google Cloud Platform で「Aidemy」という機能的な AI を活用した教師アシスタント システムを開発し、マルチエージェント システムのパワーを紹介します。Google Cloud で複雑なマルチエージェント システムを設計、構築、デプロイする実践的な経験を積み、LLM アプリケーション開発の重要なコンセプトをマスターし、イベントドリブン アーキテクチャのメリットを理解します。
Cloud データベース、サーバーレス ランタイム、オープンソースの統合を使用したおもちゃ屋検索アプリ
この Codelab では、AlloyDB、Gemini、Imagen、LangChain4j、GenAI Toolbox for Databases を使用して、ユーザーの検索に一致するおもちゃ（テキストと画像）を見つけ、ユーザーのリクエストに基づいてカスタムおもちゃを作成し、カスタム作成したおもちゃの価格を予測するように設計された RAG ベースのベクトル検索アプリケーションを構築します。
Private Service Connect インターフェース Vertex AI Pipelines
このチュートリアルでは、Private Service Connect Vertex AI Pipelines を構成して検証する方法について説明します。
Wear OS 向け Compose
最新の宣言型 UI ツールキットである Wear OS 向け Compose について説明します。このツールキットは、手首に合わせて最適化された美しい UI を構築するのに役立ちます。
AlloyDB Omni と Kubernetes 上のローカル AI モデル。
この Codelab では、GKE クラスタに AlloyDB Omni をデプロイし、同じクラスタに I モデルをデプロイし、AlloyDB Omni にモデルを登録して、それらを連携させる方法について学習します。
AlloyDB Omni のカラム型エンジンで分析クエリを高速化
この Codelab では、AlloyDB Omni をコンピューティング VM にデプロイし、データを読み込み、AlloyDB カラム型エンジンを使用してパフォーマンスを向上させる方法を学びます。
AlloyDB AI でベクトル エンベディングを使ってみる
この Codelab では、AlloyDB AI をベクトル検索と組み合わせて使用し、ベクトルデータにインデックスを作成する方法について学習します。
Cloud SQL for PostgreSQL でベクトル エンベディングを使用する
この Codelab では、Cloud SQL AI 統合をベクトル検索と組み合わせて使用し、ベクトルデータにインデックスを作成する方法について学習します。
AVIF 画像の配信
ウェブページの読み込みに必要なバイト数のうち、画像が占める割合は平均で 60%以上 です。AVIF を使用すると、画像のサイズを小さくしてウェブサイトの読み込みを高速化できます。 AVIF は、AV1 動画ビットストリームから派生した画像形式です。AVIF は圧縮効率を重視して構築されています。 AVIF 画像は、同じ画質またはそれ以上の画質の JPEG、PNG、GIF、WebP 画像よりもはるかに小さくなります。 Squoosh は画像圧縮ウェブアプリです。Squoosh
AlloyDB 用 Private Service Connect を作成する方法
この Codelab では、AlloyDB 用の Private Service Connect を作成する方法について説明します。
Gemini を活用した YouTube 要約ツールを作成する
この Codelab では、YouTube 動画を要約できる Gemini を活用した動画要約ツールを作成する方法について学習します。
Cloud SQL 用に Private Service Connect を作成する方法
この Codelab では、Cloud SQL 用の Private Service Connect を作成する方法について学習します。
AlloyDB での生成 AI とエージェント アプリケーション用の Toolbox のインストールと設定
この Codelab では、データベース向け生成 AI ツールボックス サービスを使用して、AlloyDB と生成 AI 機能を使用した価格予測アプリケーションのツールボックスを構築してデプロイします。
Go での生成 AI アプリケーションの実用的なオブザーバビリティ手法
生成 AI アプリケーションには、他のアプリケーションと同様にオブザーバビリティが必要です。 生成 AI には特別なオブザーバビリティ手法が必要ですか？ このラボでは、シンプルな生成 AI アプリケーションを作成します。 Cloud Run にデプロイします。Google Cloud のオブザーバビリティ サービスとプロダクトを使用して、重要なモニタリング機能とロギング機能を実装します。 Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを作成 する必要があります。
Firebase Data Connect を使用して構築する
Firebase Data Connect と GraphQL を使用してウェブアプリを作成する方法について学習する
Codelab - Firestore、ベクトル検索、Langchain、Gemini を使用してコンテキストに応じたヨガのポーズ レコメンダー アプリを作成する（Python バージョン）
この Codelab では、ナレッジドリブンのヨガのポーズ レコメンダー アプリの作成手順について説明します。このアプリは、ユーザーの質問に回答して、適切なヨガのポーズを提案します。Hugging Face データセットからヨガポーズの Firestore コレクションを作成し、Firestore ベクトル検索を設定して、すべてを Flask アプリケーションに統合します。
JavaScript での生成 AI アプリケーション向けの実用的なオブザーバビリティ手法
生成 AI アプリケーションには、他のアプリケーションと同様にオブザーバビリティが必要です。 生成 AI には特別なオブザーバビリティ手法が必要ですか？ このラボでは、シンプルな生成 AI アプリケーションを作成します。 Cloud Run にデプロイします。Google Cloud のオブザーバビリティ サービスとプロダクトを使用して、重要なモニタリング機能とロギング機能を実装します。 Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを作成 する必要があります。
Python での生成 AI アプリケーションの実用的なオブザーバビリティ手法
生成 AI アプリケーションには、他のアプリケーションと同様にオブザーバビリティが必要です。 生成 AI には特別なオブザーバビリティ手法が必要ですか？ このラボでは、シンプルな生成 AI アプリケーションを作成します。 Cloud Run にデプロイします。Google Cloud のオブザーバビリティ サービスとプロダクトを使用して、重要なモニタリング機能とロギング機能を実装します。 Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを作成 する必要があります。
Java での生成 AI アプリケーションの実用的なオブザーバビリティ手法
生成 AI アプリケーションには、他のアプリケーションと同様にオブザーバビリティが必要です。 生成 AI には特別なオブザーバビリティ手法が必要ですか？ このラボでは、シンプルな生成 AI アプリケーションを作成します。 Cloud Run にデプロイします。Google Cloud のオブザーバビリティ サービスとプロダクトを使用して、重要なモニタリング機能とロギング機能を実装します。 Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを作成 する必要があります。
AI 時代におけるアプリケーションの構築
このラボでは、Google の生成 AI プロダクトを使用して、Gemini Cloud Assist を活用して Google Cloud にインフラストラクチャを構築し、Data Canvas の自然言語から SQL への機能を使用して BigQuery データをクエリします。また、Gemini Code Assist を使用して Colab Enterprise Jupyter ノートブックと Eclipse Theia（Visual Studio Code）でコードを記述し、Cloud
Firestore、ベクトル検索、Gemini 2.0 を使用して、コンテキストに応じたヨガのポーズ レコメンダー アプリを構築しましょう。
この Codelab では、ユーザーの質問に応じてヨガのポーズに関する質問に回答するように設計された、ナレッジドリブンのコンテキスト ベースのヨガのポーズ検索アプリを作成します。また、ヨガのポーズの作成や編集などの管理タスクも行えます。
Java デベロッパーのための Kotlin
Android Studio を使用して Java コードを Kotlin に組み込み、変換する
（非推奨）Kotlin への変換
この Codelab では、Java コードを Kotlin に変換する方法を学びます。
Android 11 - 第 5 週 - 言語
Android 11 では、Kotlin のサポートを頻繁に使用される Jetpack ライブラリの一部にする、新しい Java API をプラットフォームに追加する、ネイティブ コードのメモリ破損に対応する新しいツールを開発するなど、言語とライブラリへの大きな投資が行われています。このパスウェイは、Android アプリへのアップデートを紹介し、アップデートの実装方法を説明した動画と記事で構成されています。
Android 11 - 第 2 週 - 機械学習
機械学習により、アプリは経験を積み重ねながら学習し、改善していくことができます。このパスウェイでは、Android 11 に用意されているさまざまな機械学習ツールとメソッドを紹介します。
ML Kit と CameraX を使用した言語の認識、識別、テキストの翻訳: Android
この Codelab では、ML Kit を使用して Android アプリを作成します。このアプリでは、オンデバイス ML を使用して、59 の言語間でテキストを認識、識別、翻訳します。また、CameraX ライブラリを統合して、リアルタイムのカメラフィードからこれらのタスクを実行する方法についても学習します。
Activity Recognition Transition API の Codelab
Activity Recognition Transition API を使用して、アプリに強力なコンテキスト機能を構築する方法を学びます。
Codelab - Firestore、ベクトル検索、Langchain、Gemini を使用してコンテキストに応じたヨガのポーズ レコメンダー アプリを作成する（Node.js バージョン）
この Codelab では、ナレッジドリブンのヨガのポーズ レコメンダー アプリの作成手順について説明します。このアプリは、ユーザーの質問に回答して、適切なヨガのポーズを提案します。Hugging Face データセットからヨガポーズの Firestore コレクションを作成し、Firestore ベクトル検索を設定して、すべてを Node.js アプリケーションに統合する方法について学びます。
アプリ モダナイゼーションのワークショップ
この Codelab では、古い PHP アプリケーションを Google Cloud にモダナイズし、コンテナ化し、Cloud Run にデプロイして Cloud SQL に接続します。さらに、Cloud Build を使用してアプリケーションの CI/CD について詳細を確認し、Secret Manager を使用してアプリケーションを保護します。
Private Service Connect - PSC バックエンドを使用してプロデューサー サービスにアクセスする
この Codelab では、グローバル外部アプリケーション ロードバランサで PSC バックエンドを使用して、別のネットワーク内のプロデューサー サービスにアクセスする方法について説明します。
Firebase と Jetpack Compose を使用して Android アプリを作成する
Firebase と Jetpack Compose を使用して、認証、パフォーマンス モニタリング、宣言型 UI、フィーチャー トグルを追加することで、ToDo リストの Android アプリの機能を構築できます。
AWS で集計サービスを使用する
この Codelab を実施するには、いくつかの前提条件が必要です。各要件には、「ローカルテスト」と「集計サービス」のどちらに必要かが表示されます。 ローカルテストを行うには、ローカルテストツールをダウンロードする必要があります。このツールは、暗号化されていないデバッグ レポートから概要レポートを生成します。 ローカル テストツールは、 GitHub の Lambda JAR アーカイブ からダウンロードできます。 LocalTestingTool_{version}.jar
Google Cloud Platform（GCP）で集計サービスを使用する
所要時間: 1 ～ 2 時間 この Codelab を実施するモードは、 ローカル テスト と 集約サービス の 2 つがあります。ローカルテストモードでは、ローカルマシンと Chrome ブラウザが必要です（Google Cloud リソースの作成や使用は不要です）。集計サービス モードでは、Google Cloud に集計サービスを完全にデプロイする必要があります。 この Codelab
VPC Service Controls - BigQuery Data Transfer Service の保護
このラボでは、Cloud Storage から BigQuery データセットにデータを転送するときに、 VPC Service Controls を使用して BigQuery Data Transfer Service を保護する方法について学習します。次に、 Cloud Storage を保護し、このプロセスを繰り返して Cloud Storage から BigQuery にデータを転送します。Cloud Storage の保護により VPC Service Controls
Flutter アプリにアプリ内購入を追加する
この Codelab では、Dart バックエンド サービスを使用して検証および管理する Flutter アプリにアプリ内購入を追加します。
Firebase Extensions を使用して Firestore ベクトル検索をモバイルアプリに追加する
Firestore ベクトル検索の使用方法について学習する
Cloud Firestore iOS Codelab
この Codelab では、Cloud Firestore を使用する iOS アプリを作成する方法について説明します。
Cloud Firestore Web Codelab
この Codelab では、Cloud Firestore を使用するウェブアプリの作成方法を学びます。
Firebase Extensions を使用してウェブアプリに新しい機能をすばやく追加する
この Codelab では、Firebase Extensions を使用してオンライン マーケットプレイス ウェブアプリに機能を追加します。
Cloud Firestore Android Codelab
この Codelab では、Cloud Firestore を使用する Android アプリを作成する方法について説明します。
バージョン管理から Cloud Run に Genkit ウェブ アプリケーションを使用して生成 AI Go を自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
バージョン管理から Cloud Run に生成 AI Go ウェブアプリを自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
生成 AI Angular ウェブ アプリケーションをバージョン管理から Cloud Run に自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
バージョン管理から Cloud Run に生成 AI Python ウェブ アプリケーションを自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
バージョン管理から Cloud Run に生成 AI Java ウェブ アプリケーションを自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
バージョン管理から Cloud Run に Generative AI Next.js ウェブ アプリケーションを自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
生成 AI Node.js ウェブ アプリケーションをバージョン管理から Cloud Run に自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
バージョン管理から Cloud Run に Generative AI Svelte ウェブ アプリケーションを自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
バージョン管理から Cloud Run に Generative AI Node.js Genkit ウェブアプリケーションを自動的にデプロイする
初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run
VPC Service Controls の境界内で Cloud Run ジョブをスケジュールする方法
Cloud Scheduler と Cloud Run サービスを使用して、VPC SC 境界内でスケジュールに従って Cloud Run Job を実行する方法について学習します。
Wear OS
手首への装着に最適化された Android ベースのオペレーティング システム、Wear OS について学習します。
PSA を実行している既存の Cloud SQL インスタンスで Private Service Connect を有効にする（Terraform）
プライベート サービス アクセス ネットワーキングが有効になっている既存の CloudSQL インスタンスで PSC アタッチメントを有効にします。別のプロジェクトの PSC エンドポイントを介して接続します。
Flutter のアニメーション
この Codelab では、Flutter でアニメーションを使用する方法について学習します。サイズと色の両方をアニメーション化するウィジェットを作成し、3D カード フリップ エフェクトを追加します。また、アニメーション パッケージのエフェクトを使用し、Android の予測型「戻る」ジェスチャーのサポートを追加します。
ABAP SDK for Google Cloud を使用して SAP の Cloud Pub/Sub からイベントを受信する
この Codelab では、ABAP SDK を使用して Cloud Pub/Sub からイベントを受け取ります。
チャンクを使用してファイルを Cloud Storage にアップロードする
この Codelab では、ABAP SDK for Google Cloud と [ファイルをアップロード] を使用して Cloud Storage JSON API のメソッドを呼び出す方法を学びます。
Google Wallet API を使用して Android でパスを作成する
Google Wallet API を使用すると、ポイントカード、クーポン、ギフトカード、イベント チケット、乗車券、搭乗券など、さまざまなタイプのパスを通じてユーザーに働きかけることができます。各パスタイプ（パスクラス）には、ユースケース固有のフィールドと機能が用意されており、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
Gemini AI と ABAP SDK を使用した感情分析
この Codelab では、Gemini Pro モデルを使用して、ABAP SDK で商品レビューの感情分析を行います。
ABAP SDK for Google Cloud での Translation API の使用
この Codelab では、ABAP SDK を使用して Translation API のメソッドを呼び出す方法を学びます。
ABAP SDK for Google Cloud を使用して Cloud Pub/Sub にイベントを公開する
この Codelab では、Google Cloud Pub/Sub サービスにイベントをパブリッシュする方法を学びます。
Private Service Connect 経由で CloudSQL に接続する（Terraform）
PSC サービス アタッチメントを使用して CloudSQL インスタンスを作成します。別のプロジェクトの PSC エンドポイントを介して接続します。
Spanner Graph を使ってみる
この Codelab では、Spanner インスタンスを作成し、Spanner Graph の使用方法について学習します。
Cloud Functions（第 2 世代）を使ってみる
この Codelab では、Google Cloud Functions（第 2 世代）について学習します。具体的には、HTTP 呼び出し、Pub/Sub メッセージ、Cloud Storage イベント、Cloud Audit Logs に応答する関数をデプロイします。
Looker PSC サウスバウンド HTTPS インターネット NEG SMTP
この Codelab では、Looker SMTP サウスバウンド アクセスのサービス プロデューサーとして構成されたインターネット NEG を統合する方法について説明します。
Imagen を Cloud Run にデプロイする
この Codelab では、Imagen モデルを使用して、Cloud Run を使用してウェブページに画像を作成します。
Preprocessing BigQuery Data with PySpark on Dataproc
このラボでは、Dataproc で PySpark を使用して BigQuery からデータを読み込み、Google Cloud Storage に保存する方法について説明します。
GitHub - 生成 AI によるコードレビューの自動化
GitHub - 生成 AI によるコードレビューの自動化
ABAP SDK for Google Cloud を使用して ABAP 環境から Vertex AI LLM を呼び出す
この Codelab では、ABAP SDK for Google Cloud を使用して ABAP 環境から Vertex AI PaLM 2 Text（text-bison）LLM を呼び出す方法について説明します。
イベントドリブン Cloud Run 関数を使ってみる
イベントドリブン Cloud Run 関数の使用を開始する方法
Cloud Run GPU で Transformers.js を実行する方法
Cloud Run GPU で安定した拡散を実行する方法を確認する
Cloud KMS でデータに署名して検証する（非対称）
この Codelab では、Cloud KMS 非対称鍵を使用してデータを暗号化および復号します。
Eventarc と Cloud Run 関数を使用して Cloud Storage からイベント処理をトリガーする
Cloud Storage バケット イベントを使用して Eventarc で Cloud Run 関数をトリガーし、Google の Vision API を使用してデータの分析と画像処理を行い、結果の画像情報をオブジェクト メタデータとして Cloud Storage に保存する方法について学習します。
Cloud Run でウェブサイトをデプロイする
Cloud Run を使用してウェブサイトをデプロイし、コンテナ化されたアプリにサーバーレスの俊敏性をもたらします。
GKE での Jenkins マルチブランチ パイプライン
この Codelab では、自動スケーリング ビルダー エージェントを含む、GKE に Jenkins のインスタンスをデプロイする手順について説明します。
ドキュメントと API 呼び出しの QA 用の生成 AI エージェント
ドキュメントと API 呼び出しの QA 用の生成 AI エージェント
IPv6 静的ルートのネクストホップ インスタンス（タグなしとタグ付き）、ネクストホップ アドレス、ネクストホップ ゲートウェイを使用する
この Codelab では、next-hop-instance、next-hop-gateway、next-hop-address などの新しいネクストホップ属性を使用して IPv6 静的ルートを使用する方法について学習します。
Vertex AI と LangChain4j を使用した Gemini in Java
この Codelab では、ユーザーとチャットしたり、ドキュメントについて質問したり、関数呼び出しによるモデルの拡張を行ったりします。Java の生成 AI の使用、Vertex AI への Gemini 大規模言語モデルの統合、LangChain4j フレームワークの利用などを行います。
Firebase Genkit を使用して、データを活用する生成 AI 機能を構築する
Firebase Genkit を使用して、すでに習得しているアプリ開発スキルとツールで生成 AI 機能を構築する方法を学びます。
Visual Studio Code を使用した Cloud Functions での Node.js 向けローカル開発
ローカルマシンの Visual Studio Code から Cloud Functions for Node.js のコードを記述、デプロイ、デバッグする方法を学びます。
Dialogflow CX: 小売の仮想エージェントを構築する
仮想エージェントを構築するための会話型 AI プラットフォーム（CAIP）である Dialogflow CX を使用して、小売チャットボットを構築する方法を学びます。
Private Service Connect 66
この Codelab では、コンシューマ ネットワークとプロデューサー ネットワークをデプロイして、Private Service Connect 66 の実装と検証について学習します。
Cloud Run GPU で TorchServe と Stable Diffusion を実行する方法
Cloud Run GPU で安定した拡散を実行する方法を確認する
Private Service Connect エンドポイントを介して Python SDK で Vertex AI の Anthropic Claude にアクセスする
Python SDK と PSC エンドポイントを介して VM から Vertex AI の Anthropic にアクセスする
AI 時代におけるアプリケーションの構築
このラボでは、Google の生成 AI プロダクトを使用して、Gemini Cloud Assist を活用して Google Cloud にインフラストラクチャを構築します。
生成 AI を使用した JIRA ユーザーストーリーの実装
生成 AI を使用した JIRA ユーザーストーリーの実装
Cloud Run での Wagtail
この Codelab では、サーバーレス コンポーネント（ウェブエンジン用の Cloud Run、データベース用の Cloud SQL、メディア アセット用の Cloud Build）を使用して Wagtail をデプロイする方法について説明します。
マルチパーティ コンピューティングと Confidential Space によってデジタル アセットをトランザクションする方法
この Codelab では、Confidential Space を使用して、マルチパーティ コンピューティングでデジタル アセットのトランザクションを行う方法を学びます。
ソフトウェア供給の保護
Artifact Registry を使用すると、さまざまなアーティファクト タイプを格納し、単一のプロジェクトに複数のリポジトリを作成し、各リポジトリに特定のリージョンやマルチリージョンを関連付けることができます。リポジトリのモードは複数あります。各モードはそれぞれ異なる目的で使用されます。次の図は、さまざまなモードのリポジトリを一緒に使用する方法の 1 つを示しています。図には、2 つの Google Cloud
Cloud SQL PSC への Looker PSC サウスバウンド アクセス
この Codelab では、サウスバウンド アクセス用に Cloud SQL PSC と Looker PSC を統合する方法について学習します。
Private Service Connect 64
この Codelab では、コンシューマ ネットワークとプロデューサー ネットワークをデプロイして、Private Service Connect 64 の実装と検証について学習します。
GCP に Lustre Parallel File System をデプロイする
オープンソースの Lustre Deployment Manager スクリプトを使用して、Google Cloud Platform に Lustre Parallel ファイル システムをデプロイする方法について説明します。
ABAP SDK for Google Cloud を使用して Google Cloud Secret Manager から認証情報/シークレットを取得する
この Codelab では、ABAP SDK for Google Cloud を使用して Secret Manager から認証情報/シークレットを取得する方法について説明します。
Cloud Deploy を使用したリリース
このチュートリアルでは、preview、canary、prod という名前の 3 つの GKE クラスタを作成します。次に、各クラスタに対応する Cloud Deploy ターゲトと、これらのターゲットでデプロイを実行する手順を定義する Cloud Deploy パイプラインを作成します。 デプロイ フローは、Cloud Deploy リリースを作成し、プレビュー クラスタでデプロイを行う cloudbuild
Python で Translation API を使用する
このチュートリアルでは、Python で Translation API を使用する方法について説明します。
ABAP SDK for Google Cloud を使用して SAP で BigQuery ML 予測を読み取る
この Codelab では、BigQuery で ML モデルを作成し、ABAP SDK for Google Cloud を使用して SAP でこのモデルから予測を取得します。
Cloud NGFW Enterprise Codelab [TLS インスペクションあり]
この Codelab では、Cloud NGFW Enterprise を使用して TLS インスペクションを備えた脅威対策を実現する方法を学びます。
Compose を使用してビューベースの Android アプリにアダプティブ レイアウトを追加する
Jetpack Compose を使用してビューベースの Android アプリにアダプティブ レイアウトを追加する方法を学習します。
Android アプリリンクを構成、実装、検証する
この Codelab では、レストランをリスト表示する Android アプリを作成します。この作業を通じて、Android アプリリンクを設計、構成、検証する方法を学びます。
ベースライン プロファイルを使用してアプリのパフォーマンスを改善する
この Codelab では、ベースライン プロファイルを使用して、アプリの起動時間とフレーム時間を改善する方法を説明します。
Android アプリに Play Integrity を追加する
この Codelab では、Play Integrity API をサンプルアプリに追加します。Play Integrity API を使用して完全性判定の結果をリクエストします。これにより、アプリのライセンス ステータスと完全性、アプリが実行されるデバイスの完全性ステータスを判定できます。
適応性機能をネイティブ ゲームに統合する
この Codelab では、まずシンプルな 3D 物理シミュレーション ゲームをセットアップし、それに適応性機能を統合します。統合するもの:
Confidential Space を使用して ML モデルと知的財産を保護する
この Codelab では、Confidential Space を使用して ML モデルと知的財産を保護する方法を学びます。
ローカルでウェブの B&A をエンドツーエンドでテストする
入札およびオークション サービス（B&A） は、購入者と販売者が Protected Audience オークションを実施するための 4 つのサービスで構成されています。 購入者のスタック: 販売者のスタック: この Codelab では、ローカル環境でエンドツーエンドの設定とテストを行います。チュートリアルの所要時間は、最初のサービスのビルド時間を除いて約 1 時間です。
AI 対応の BigQuery DataFrames パッケージを使用して、構造化データと非構造化データから分析情報を取得
このラボでは、BigQuery Studio の Python ノートブックから BigQuery DataFrames を使用して、Python で非構造化データから分析情報を取得します。
Artifact Registry の詳細
Artifact Registry は、OCI コンテナ イメージと言語パッケージ（Maven や npm など）を管理するための統合ツールを提供する、フルマネージドのパッケージ マネージャーです。 Artifact Registry は、次の例に示すように、Google Cloud の幅広い他の Google Cloud サービスと完全に統合されています。 このラボでは、ハンズオン チュートリアル形式で、これらの機能の多くについて説明します。 このラボの学習目標は何ですか？ Cloud
BigQuery DataFrames パッケージを使用したアイオワ州の酒類販売の探索的データ分析
このラボでは、BigQuery Studio の Python ノートブックから BigQuery DataFrames を使用して、アイオワ州の酒類販売の一般公開データセットをクリーンアップして分析します。
Live Agent Transfer
この Codelab では、人間のエージェントと bot のエージェント間の会話転送を管理する方法を学びます。最後に、基本的なウェブ インターフェースが表示されます。このインターフェースでは、エージェントとの進行中のすべての会話を表示したり、会話にライブで参加したり、会話から退出したりできます。
構造化データ キャプチャ ライブラリを使用して健康に関するデータをキャプチャして処理する
この Codelab では、構造化データ キャプチャ ライブラリを使用して Android アプリを作成する方法について説明します。アプリは、構造化データ キャプチャ ライブラリを使用して、FHIR の質問票と回答をレンダリングして処理します。 この Codelab では、 構造化データ キャプチャ ライブラリ を中心に説明します。関連のない概念とコードブロックについては軽く触れるにとどめ、そのままコピーして貼り付けられるようにしています。Android アプリを初めて作成する場合は、まず
AlloyDB を使用して JavaScript アプリケーションを Cloud Run にデプロイする
Cloud Run は、HTTP リクエスト経由で呼び出し可能なステートレス コンテナを実行できるフルマネージド サーバーレス プラットフォームです。この Codelab では、IAM 認証を使用してサービス アカウントで Cloud Run の Node.js アプリケーションを AlloyDB に安全に接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。
Actions on Google を使ったスマートホーム化
スマートホーム アクションを作成して、Google アシスタントで接続済みデバイスを制御できるようにする方法を学びます。
Cloud 間インテグレーションのローカル フルフィルメントを有効にする
Local Home SDK を使用してローカル フルフィルメントを有効にし、スマートホームの統合をアシスタントで拡張する方法を解説します。
Cloud SQL for PostgreSQL を使用して JavaScript アプリケーションを Cloud Run にデプロイする
Cloud Run は、HTTP リクエスト経由で呼び出し可能なステートレス コンテナを実行できるフルマネージド サーバーレス プラットフォームです。この Codelab では、Cloud Run 上の Node.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL データベースに接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。
FHIR エンジン ライブラリを使用して FHIR リソースを管理する
この Codelab では、FHIR Engine ライブラリを使用して Android アプリを作成します。アプリは FHIR エンジン ライブラリを使用して、FHIR サーバーから FHIR リソースをダウンロードし、ローカルの変更をサーバーにアップロードします。 Android アプリを初めて作成する場合は、まず 初めてのアプリを作成する ことから始めましょう。 HAPI FHIR は、一般的なオープンソースの FHIR サーバーです。この Codelab では、Android
Firebase App Check と reCAPTCHA を使用して Places API リクエストを検証する
この Codelab では、Places API へのリクエストを実行する前に、Firebase AppCheck と reCAPTCHA を使用してウェブ アプリケーションを検証する方法について学習します。
AlloyDB と Vertex AI Agent Builder を使用してスマート ショッピング アシスタントを構築する - パート 1
この Codelab では、顧客からの質問に回答したり、商品を見つけたり、e コマース データセット向けに検索結果をカスタマイズしたりするための知識ベースのチャット アプリケーションを構築します。
GKE で Airflow 2 を使用して MLOps ワークフローを構築する
このチュートリアルでは、Airflow DAG を介して GKE で vLLM を使用してモデルをトレーニングして実行する方法について説明します。
Private Service Connect - PSC バックエンドを使用してリージョンの Google API にアクセスする
この Codelab では、Private Service Connect を使用してリージョン Google API にアクセスする方法について説明します。この Codelab では、内部アプリケーション ロードバランサのバックエンドとして PSC ネットワーク エンドポイント グループを設定する手順について説明します。
Codelab の署名付きコンテナ イメージ
この Codelab では、署名付きコンテナ イメージの機能を利用して Confidential Space のユーザビリティを向上させる方法を学びます。
サービス プロデューサーの Private Service Connect ポート マッピング
この Codelab では、Private Service Connect のポート マッピング機能について学びます。その便利性、使用のタイミング、環境でサービス プロデューサーとして構成する方法について学びます。
オンラインで購入して店舗で受け取る: Bonjour Meal - パート 2 - ショッピング カートの作成
この Codelab では、ビジネス メッセージ会話型プラットフォーム上に Python でデジタル エージェントを構築し、このシリーズのパート 1 のエージェントを拡張します。この Codelab では、有意義な会話のきっかけを追加し、在庫検索のエクスペリエンスを紹介します。
オンラインで購入して店舗で受け取れる: Bonjour 食事 - パート 1 - 利用方法
この Codelab では、ビジネス メッセージ会話プラットフォーム上で、Python でデジタル エージェントを構築します。API と Business Communications Developer Console を使用して、特定の質問に回答するデジタル エージェントを作成する手順について説明します。
インターネットを利用しない双方向通信
インターネットを利用できない場合でもユーザーを相互に接続する方法について説明します
インタラクティブな Dice Roller アプリを作成する
ユーザーがサイコロを振ってその結果を表示できるインタラクティブなアプリ「Dice Roller」の作成方法を学習します。
（非推奨）Wear OS でウォッチフェイスの追加機能にデータを公開する
この Codelab では、プラットフォームのベスト プラクティスを念頭に置きながら、ウォッチフェイスの追加機能にデータを公開する方法を学びます。
プロジェクト: 名刺アプリを作成する
名刺を表示する Android アプリを作成する方法を学習します。
Kotlin の基礎
Kotlin、オブジェクト指向プログラミング、ラムダの基礎について詳しく学習します。
インターネットから画像を読み込んで表示する
アーキテクチャに関するベスト プラクティスをアプリに適用し、Coil を使用して画像をダウンロードして表示します。
基本的なレイアウトを作成する
テキストと画像を表示するシンプルなユーザー インターフェースを備えた Android アプリを作成します。
カスタムのチップ金額を計算する
アクション ボタンの追加方法、キーボード アクションの設定方法、Switch コンポーザブルの使用方法を学習します。
UI と状態を操作する
アプリのユーザー入力からチップを計算するチップ計算アプリを作成します。
ビュー内の Android ビューと Compose
Android ビューでアプリを作成するための基礎と、ビューで作成したアプリにコンポーザブルを追加する方法について学習します。
高度なアクティビティの埋め込み
この Codelab では、アクティビティの埋め込みに新しく追加された機能を使用して、アプリの大画面でのエクスペリエンスを改善する方法を学びます。これらの機能には、ペインの拡大、オーバーレイ プレゼンテーション、全画面ダイアログを暗くする機能、アクティビティ スタックの固定などがあります。
Kotlin の基礎（その他）
より面白くて楽しい Android アプリを作成できる、その他の Kotlin プログラミングのコンセプトについて学びます。
Android Studio のコルーチンの概要
Android アプリ内で Kotlin コルーチンを使用する方法と、コルーチンをテストする方法を学習します。
Kotlin でコレクションを使用する
配列とコレクション（リスト、セット、マップなど）の使用方法について説明します。
インターネットからデータを取得する
コルーチンを実装してアプリをブロックすることなく複数のタスクを同時に実行し、HTTP と REST を使用してインターネットからデータを取得する方法を学習します。
Compose をビューベースのアプリに追加する
この Codelab では、View システムの画面の一部を Jetpack Compose に移行する方法を学びます。
Kotlin でクラスとオブジェクトを使用する
Kotlin でクラスとオブジェクトを使用する方法について説明します。
Kotlin のプレイグラウンドのコルーチンの概要
Kotlin のプレイグラウンド内で、Kotlin コルーチンを使用して非同期コードを記述する方法を学習します。
Android 11 - 第 1 週 - ユーザーと ID
ユーザーを簡単かつ安全につなげることには多くの課題があります。Android 11 では、Google Identity Services ライブラリとともに Connection Notification API が発表され、ユーザーの登録やログインのプロセスが改善されました。
Jetpack Compose でのテスト
この Codelab では、Jetpack Compose で作成された UI のテストについて学びます。単独でのテスト、デバッグテスト、セマンティクス ツリー、同期について学びながら、最初のテストを作成します。
スクロール可能なリストを追加する
スクロール可能なリストを Affirmations アプリに追加する
アクティビティの埋め込み
アクティビティの埋め込みのメリット、実装の事例紹介、アクティビティ ベースのアプリをリストと詳細レイアウトにアップグレードする方法、タブレット、折りたたみ式デバイス、ChromeOS デバイスでアプリを差別化できる高度な機能について学びます。
予測型「戻る」アニメーション
この Codelab では、予測型「戻る」アニメーションを SociaLite アプリに追加する方法を学びます。
ドラッグ＆ドロップの Codelab
ビューのドラッグ＆ドロップを有効にする方法と、アプリ内とアプリ間で DragHelper と DropHelper を使用する方法を学習します。
Android Enterprise でアプリを作成する
Android Enterprise が提供する管理ソリューションについて学びます。
Android での Vulkan のスタートガイド
Vulkan はパフォーマンスに優れた最新のグラフィック API です。GPU への低レベルのアクセスが可能で、さまざまな手段で実装を最適化しますが、簡単に使用できるものではありません。代わりに使用できる OpenGL ES は、よりシンプルなものですが、レガシー ハードウェアのアーキテクチャに基づいており、機能とパフォーマンスの面で劣ります。OpenGL ES は他のほとんどのプラットフォームでは非推奨となっており、もう開発は行われていません。Android では、OpenGL ES を非推奨にして Vulkan に移行する予定です。デベロッパーはこの移行に備える必要があります。
Android アプリのユーザー エクスペリエンスを高める
エッジ ツー エッジ、予測型「戻る」ボタン、Glance を使用して Android アプリのユーザー エクスペリエンスと品質を向上させる方法を学習します。このプログラムでは Codelab を通じて、Android で管理されている SociaLite アプリを改善する方法を学習します。
仕事用プロファイルで動作するアプリを作成する
この Codelab では、仕事用プロファイルを使って管理対象デバイスで動作したときのユーザー エクスペリエンスが高まるようにアプリを変更します。
Android アプリでのタッチペン サポートの強化
Android アプリで最新のタッチペン エクスペリエンスを実現する高度な手法の実装方法を学びます。
Jetpack Compose
ネイティブ Android UI を開発するための最新のツールキット「Compose」について学習します。
ユーザー補助、テスト、パフォーマンス
アプリのパフォーマンスを改善して、すべてのユーザーがアプリを使えるようにし、この動作が維持されるよう自動テストを作成します。
初めてのヘルスコネクト統合アプリ
この Codelab では、ヘルスコネクトに対する読み取りと書き込みをサポートする健康＆フィットネス アプリを作成します。
Jetpack WindowManager による折りたたみ式デバイスとデュアル スクリーン デバイスのサポート
Jetpack WindowManager ライブラリを使用して、折りたたみ式デバイスやデュアル スクリーン デバイスなどの新しいフォーム ファクタにアプリを対応させる方法を学習します。
Wear OS で初めてのタイルを作成する
この Codelab では、Wear OS 向けに独自のタイルを作成する方法を学びます。マテリアル デザイン ガイドラインに準拠した UI を簡単に作成できるライブラリであるタイル マテリアル コンポーネントを使用し、Android Studio でタイルをプレビューしながら開発します。
アクティビティの埋め込みとマテリアル デザインを使用してリストと詳細レイアウトを作成する
アクティビティ ベースのアプリでアクティビティの埋め込みを使用すると、コードのリファクタリングなしで、大画面での 2 ペイン レイアウトに対応できます。依存関係の追加、XML 構成ファイルの作成、イニシャライザの実装を行い、アプリ マニフェストに何点か変更を加えます。コードを編集する場合は、メイン アクティビティの onCreate() メソッドからいくつかの Jetpack API 呼び出しを実行します。この Codelab では、XML と API の両方の開発手法でアクティビティ ベースのアプリを更新し、リストと詳細の 2 ペイン レイアウトに対応します。
アダプティブ レイアウトでアプリを作成する
正規レイアウト パターンを実装してアプリを大画面に適応させる方法について学習します。
さまざまな画面サイズに適応する
このパスウェイでは、アプリをさまざまな画面サイズに適応させてユーザー エクスペリエンスを向上させる方法と、アダプティブ UI をテストする方法について学習します。
Android プライバシー Codelab
Android は過去いくつかのリリースで、個別のプライバシー機能を多数リリースしてきました。皆さまのアプリで、これらの機能をぜひ採用していただければと思います。この Codelab では、個々のプライバシー機能の連携について解説し、デベロッパーのアプリから非公開のユーザーデータへのアクセスについて確認する方法と、実行中の既存アプリにプライバシーに関するベスト プラクティスを導入する方法をお見せします。
一般的な Android ユースケースでコルーチンを使用する
コルーチンを使用して、ネットワーク呼び出しやローカルデータへのアクセスなどの一般的なユースケースでバックグラウンド タスクの管理を簡素化する方法を学習します。
レイアウト、テーマ設定、アニメーション
より高度なレイアウトを実装し、アプリに動きやスタイルを追加します。さまざまな Compose アニメーション API、マテリアル デザイン 3 を実装する方法、カスタム レイアウトを使用して複雑なデザインを実装する方法、Lazy レイアウトを使用してパフォーマンスの高い UI を作成する方法について学びます。
Jetpack Compose の高度な状態と副作用
この Codelab では、Jetpack Compose の状態と副作用に関する高度なコンセプトについて学習します。複雑なステートフル コンポーザブルの状態ホルダーを作成する方法、コルーチンを作成して Compose コードから suspend 関数を呼び出す方法、さまざまなユースケースを実現するために副作用をトリガーする方法をご確認ください。
実践: クリック動作
ボタンクリックの動作について学習した内容を応用して、アプリを作成します。
Jetpack Compose で要素をアニメーション化する
この Codelab では、Compose Animation API の使用方法を学びます。
ウェブアプリ マニフェスト
ウェブアプリ マニフェストは、インストールされたアプリとして PWA をどのように扱うべきかを定義する JSON ファイルです。これには、オペレーティング システム内の外観や基本的な動作が含まれます。
マテリアル 3 を使用した Compose でのテーマ設定
この Codelab の目的は、新しいマテリアル デザイン 3 と Material You の実装を使用した Jetpack Compose でのテーマ設定のデモを行うことです。
Jetpack WindowManager を使用して折りたたみ式デバイスのカメラアプリを最適化する
Android デバイスは長年にわたり進化を続け、さまざまなサイズ、形状、ディスプレイ、機能を搭載したデバイスが登場しています。当初からスマートフォンで写真を撮影できる機能は重要でした。現在でも、消費者がスマートフォンを購入する際に重視する項目の一つにカメラ機能が入っています。
Compose for TV の概要
Compose for TV の基本を学習し、TV アプリでよく使われる画面を 2 つ作成します。
Compose の状態の概要
状態の概要と、Jetpack Compose での状態の使用方法と操作方法を学習します。
Android Sleep API の Codelab
Android Sleep API に登録して、SleepSegmentEvents と SleepClassifyEvents を取得する方法を学びます。
WorkManager でタスクのスケジュールを設定する
WorkManager を使用するタイミングと方法を学びます。WorkManager は、アプリケーション プロセスがまだ実行中かどうかにかかわらず、実行する必要があるバックグラウンド作業を処理する API です。
Compose での ViewModel と状態
この Codelab では、アーキテクチャ コンポーネントのひとつである ViewModel の使用方法を学びます。ViewModel を実装して、構成変更時にアプリの状態が保持されるようにします。
Android アプリに Gemini の機能を追加する
Vertex AI for Firebase を使用して、簡単な Gemini API 機能を Android アプリに追加する方法を学習します。
Compose でのドラッグ＆ドロップ
修飾子を使用して Compose でドラッグ＆ドロップを有効にする方法を学習します。
Android Automotive OS 用の駐車時向けアプリを作成してテストする
この Codelab では、Android Automotive OS デバイス向けに優れた駐車時エクスペリエンスを構築してテストする方法について学習します。自動車に搭載されているさまざまな画面を最大限に活用する方法、自動車特有のさまざまな状況において、ユーザーが標準の Android メカニズムを使用してコンテンツの再生を操作できるようにする方法を学びます。
Jetpack Compose を使用して、キーボード、マウス、トラックパッド、タッチペンのサポートを追加する
キーボードとポインティング デバイス（マウスやトラックパッドなど）をサポートするアプリを、Compose で開発する方法について説明します。
おおよその現在地
Android 1 で位置情報の利用許可をリクエストする
アーキテクチャ コンポーネント
アプリ アーキテクチャと、ViewModel、UI の状態、StateFlow を使用してより複雑なアプリを作成する方法を学習します。
リポジトリと手動 DI を追加する
ネットワーク呼び出しをリポジトリに分割し、Mars Photos アプリのアーキテクチャをさらに改善する方法を学習します。
Google Pay API for Web 201: 上級
この Codelab は、 ウェブ用 Google Pay API 101: 基本 の続きであり、その Codelab で作成したコードを使用します。この Codelab を完了するには、まずその Codelab を完了してください。 ButtonOptions の概要は次のとおりです。詳細な説明については、ドキュメントをご覧ください オプション 必要性 値 _trackEvent() 必須 JavaScript イベント ハンドラの名前 allowedPaymentMethods 任意
Jetpack Compose への移行
この Codelab では、View システムの画面の一部を Jetpack Compose に移行する方法を学びます。
Jetpack Compose の基本
この Codelab では、Compose の基本を学習します。
Android の基礎 02.2: アクティビティのライフサイクルと状態
この Codelab では、TwoActivities アプリにロギング ステートメントを追加し、アクティビティのライフサイクルの変化を確認します。これらの変更と連動して、そのような条件下でユーザー入力を処理する方法を探ります。
Ongoing Activity API を使用して、新しい方法で Wear OS ユーザーにアピールする
Wear の Ongoing Activity API を使用すると、デベロッパーは、最小限のコードでアプリの利便性を高めることができます。ユーザーは、ウォッチフェイスやアプリ ランチャーから簡単なタップ操作でアプリに戻って重要なアクティビティを表示できるようになります。
Compose の基本
Jetpack Compose を使用する最初の一歩として、コンポーズ可能な関数、基本的なレイアウトと状態、マテリアル デザイン、リスト、アニメーションについて学びます。
美しいアプリを作成する
マテリアル デザイン、アニメーション、ユーザー補助に関するおすすめの方法を用いて、アプリをより美しく直感的に操作できるようにします。
Kotlin でコレクションを使用する
配列とコレクション（リスト、セット、マップなど）の使用方法について説明します。
Android TV の映画 / テレビ エピソード用 Watch Next のエンゲージメントを向上させる
この Codelab では、テレビ映画 / エピソード用 Watch Next を作成するためのベスト プラクティスについて学びます。
Nearby Messages をアプリに追加する
Nearby Messages API でメッセージを送信、検出する方法を学びましょう
データレイヤーの構築
この Codelab では、Android アプリ アーキテクチャのデータレイヤーについて学びます。リポジトリ、データモデル、データソースを構築し、ローカル データベースとネットワーク サービスにデータを読み書きします。
WorkManager によるバックグラウンド処理
Android 用の WorkManager API を使用すると、バックグラウンド処理の実行が簡単になります。WorkManager は、クエリ可能、再利用可能、チェーン化可能なタスクを作成できます。Android の推奨タスク スケジューラでもあります。この Codelab では、簡単なジョブの作成から、より複雑なチェーン化されたジョブの作成まで、WorkManager の使い方を詳しく説明します。
Compose 内のビュー
Jetpack Compose で作成されたアプリ内に既存のビューを追加して使用する方法について学習します。
Jetpack Compose でのシンプルなアニメーション
Compose アプリに簡単なスプリング アニメーションを追加する方法を学習します。
Jetpack Compose の状態
この Codelab では、状態を管理することでリッチでインタラクティブな Compose アプリケーションを構築する方法を学びます。
Jetpack Compose のユーザー補助
この Codelab では、Compose アプリのユーザー補助を改善する方法を学びます。タップ ターゲットを大きくする方法や、内容説明、クリックラベル、カスタム操作を追加する方法などをご確認ください。
Compose の基本レイアウト
この Codelab では、Compose に標準搭載されているコンポーザブルと修飾子を使用して、実際のデザインを実装する方法を学びます。
カスタムのチップ金額を計算する
アクション ボタンの追加方法、キーボード アクションの設定方法、Switch コンポーザブルの使用方法を学習します。
Android のページングの基本
この Codelab では、リストを表示するアプリにページング ライブラリを統合します。ページング ライブラリを使用すれば、大規模なデータセットからデータのページをローカル ストレージやネットワーク経由で読み込んで表示できます。
アートスペース アプリを作成する
自分のアートスペースを紹介する Android アプリの作成方法を紹介します。
Jetpack Compose でのパフォーマンスに関する実践的な問題の解決
システム トレースを分析し、遅れの原因として一般的なものを修正して、Compose アプリを高速に実行できるようにします。
Cronet の基本
最終更新日: 2022 年 5 月 6 日 Cronet は Android アプリがライブラリとして利用できる Chromium ネットワーク スタックです。Cronet は、アプリの動作に必要なネットワーク リクエストのレイテンシを抑え、スループットを向上させる複数のテクノロジーを利用します。 Cronet Library は、 YouTube 、 Google アプリ 、 Google フォト 、 マップ - ナビ＆乗換
Android 15 でのエッジ ツー エッジの適用の処理
Android 15 でのエッジ ツー エッジの適用の処理を学びます。
Wear OS 向け Compose の Codelab
この Codelab では、新しい Wear OS 向け Compose を使用して Compose の知識をウェアラブルに転用する方法を学びます。Codelab が終了するまでに、手首用アプリでシンプルなコンポーザブルと高度なコンポーザブルの両方の作成を完了します。
フォーム ファクタ
Jetpack Compose を使用して、さまざまな画面形式とデバイスタイプに対応したアプリを開発します。
Android ネットワーク セキュリティ構成の Codelab
この Codelab では、Android のネットワーク セキュリティ構成について確認し、安全なネットワーク通信を確立する際のよくある問題について見ていきます。
アクティビティのライフサイクルのステージ
この Codelab では、アクティビティのライフサイクルとロギングについて学習します。
Android アプリに画像を追加する
コンポーザブルを使用するシンプルなアプリの作成方法を学習します。
ベクトル エンベディングに textembedding-gecko@003 を使用する
この Codelab では、gecko@003 モデルとは何か、そしてそのアプリケーションの実際のユースケースについて学びます。
Private Service Connect エンドポイントを介して Python SDK で Gemini Chat にアクセスする
Python SDK と PSC エンドポイントを介して VM から Gemini にアクセスする
Vertex AI Conversation を使用して生成チャットアプリを作成する
この Codelab では、Vertex AI Conversation を使用してデータストア エージェントとチャットアプリを作成、構成、デプロイし、Google ストアの製品に関するお客様からの質問に回答します。
Next Paint（INP）とのインタラクションの測定
これは、 web-vitals ライブラリを使用して Interaction to Next Paint（INP） を測定する方法を学ぶためのインタラクティブな Codelab です。 コードは web-vitals-codelabs リポジトリ にあります。 この Codelab では、Gastropodicon（人気のあるカタツムリの解剖学リファレンス サイト）を使用して、INP に関する潜在的な問題を探ります。 ページを操作して、どの操作が遅いかを確認します。 [ その他のツール ]
Media CDN と Live Streaming API を使用した Google Cloud でのライブ配信
このラボでは、Media CDN（CDN）を使用したライブ配信ワークフローのデモをデプロイする手順を説明します。Live Stream API +Cloud Storageメディア プレーヤー。
ラボ: NCC PSC の伝播
このラボの目的は、PSC 伝播による NCC を確認することです。
PaLM Vertex AI API と Google Cloud Storage を使用したコンテンツ要約用の Cloud Functions の関数
Google Cloud Storage にアップロードされたファイルを処理し、コンテンツに対して Vertex AI PaLM API を使用して要約を実行する方法を示す Cloud Functions の関数。
ラボ: SD-WAN アプライアンスを使用して NCC サイトからクラウドへ
このラボでは、ソフトウェア定義の WAN アプライアンス スポークが NCC ハブに接続された NCC について学習します。
Looker PSC サウスバウンド HTTPS インターネット NEG
この Codelab では、GitHub.com への Looker サウスバウンド アクセスのために、サービス プロデューサーとして HTTPS で構成されたインターネット NEG を統合する方法について説明します。
SQL を使用した BQML による映画評価の予測
BigQuery ML で SQL のみを使用して映画スコア予測モデルを作成します。
Looker PSC サウスバウンド ハイブリッド NEG からオンプレミス
この Codelab では、オンプレミスの postgres データベースへの Looker サウスバウンド アクセスのサービス プロデューサーとしてハイブリッド NEG を統合する方法について説明します。
Vertex AI AutoML を使用した映画評価の予測
Vertex AI AutoML を使用して映画スコア予測モデルを作成し、API エンドポイントにデプロイして、Java Cloud Functions から Prediction API をトリガーします。
簡素化されたマスターデータ管理: マッチングと生成 AI と統合する
この Codelab では、BigQuery の一般公開データセットに含まれる citibike_stations データについて、拡充や重複除去などのマスターデータ管理アプリケーションを Gemini 1.0 Pro で簡素化する方法を示します。
生成 AI によるコードレビューの自動化
生成 AI によるコードレビューの自動化
Looker PSC ノースバウンド リージョン外部 L7 ALB
この Codelab では、ノースバウンド Looker アクセス用に L7 リージョン外部アプリケーション ロードバランサを統合する方法について説明します。
Gemini Pro を使用してマルチモーダル RAG で Q&A アプリを作成する
この Codelab では、Gemini Pro を使用してマルチモーダル質問応答システムを構築する方法を学びます。
MediaPipe を使用した Android でのオンデバイスでの画像生成
この Codelab では、MediaPipe Solutions を使用して、デバイスでのテキストから画像の生成を Android アプリに追加する方法を学びます。
基本的な「Google 翻訳」をデプロイするPython 3 上の Cloud Functions のアプリ
この Codelab では、Google Cloud Translation API を Python で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。
Google フォームのアンケートの回答を変換して BigQuery に読み込む
この Codelab では、Dataprep を使用して Google フォームのアンケート データを変換し、BigQuery に push して詳細な分析を行う方法を学びます。
基本的な「Google 翻訳」をデプロイするPython 2 Cloud Run（Docker）上のアプリ
この Codelab では、Google Cloud Translation API を Python で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。
基本的な「Google 翻訳」をデプロイするPython 3 Cloud Run 上のアプリ（Docker）
この Codelab では、Google Cloud Translation API を Python で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。
AlloyDB、ベクトル検索、Vertex AI を使用して特許検索アプリを作成する
この Codelab では、Gemini 1.5 Pro を AlloyDB と VertexAI とともに使用して特許検索アプリケーションを作成する方法について説明します。
Cloud Run での Django
この Codelab では、サーバーレス コンポーネント（ウェブエンジン用の Cloud Run、データベース用の Cloud SQL、メディア アセット用の Cloud Build）を使用して Django をデプロイする方法を学びます。
MediaPipe Tasks で手書きの数字分類器を作成する Android アプリを作成する
MediaPipe を使用して、Android で画像分類を使用して手書きの数字を検出する方法を学びます。
Cloud Run for Anthos のイベントに関する Codelab
この Codelab では、Cloud Run のイベントについて学習します。具体的には、Cloud Pub/Sub、監査ログ、Cloud Storage、Cloud Scheduler からのイベントをリッスンし、カスタム イベントを生成/使用する方法を説明します。
タグを使用したグローバル ネットワーク ファイアウォール ポリシー
この Codelab では、タグ付きのグローバル ネットワーク ファイアウォール ポリシーを使用してトラフィックを制御する方法を学びます。
Looker PSC サウスバウンド SSH インターネット NEG
この Codelab では、SSH で構成されたインターネット NEG を、github.com への Looker サウスバウンド アクセスのサービス プロデューサーとして統合する方法について説明します。
大規模言語モデルのファインチューニング: Vertex AI が LLM を次のレベルに引き上げる方法
この Codelab では、Vertex AI を使用して LLM の教師ありファインチューニングを行う方法を学びます。
ML Kit を使用して画像内のオブジェクトを検出する: Android
この Codelab の内容
ラボ: スポークとしての NCC VPC
このラボの目標は、VPC をスポークとして NCC を探索することです。
Google Cloud 上の Spring Native
Spring Native は、Spring 6.x と Spring Boot 3.x でメインラインに入るための新たなプロジェクトです。つまり、リリースの数か月前にこれに慣れておくのに最適です。
安全なソースコード
ソースコードの安全な手法とは、ソースコードのセキュリティを向上させるために使用できる一連の手法です。これらの手法は、ソースコードの脆弱性を特定して修正し、ソースコードへの不正アクセスを防止し、ソースコードの変更を防止するのに役立ちます。
ML Kit を使用して画像内のオブジェクトを検出し、視覚的な商品検索を構築する: Android
この Codelab では、ML Kit を使用して、オンデバイスの機械学習を使用して画像内のオブジェクトを検出し、ユーザーが商品の画像検索を実行できる Android アプリを作成します。
安全なビルドとCloud Build、Artifact Registry、GKE を使用してデプロイする
Container Analysis はコンテナ用の脆弱性スキャンとメタデータ ストレージを提供します。スキャン サービスは、Artifact Registry と Container Registry 内のイメージに対して脆弱性スキャンを実行してから生成されたメタデータを保存し、API を介して利用できるようにします。メタデータ ストレージには、脆弱性スキャン、Google Cloud サービス、サードパーティ プロバイダなど、さまざまなソースからの情報を保存できます。
TCP プロキシの Codelab - TCP プロキシ ロードバランサを使用したレート制限と IP 拒否リスト
この Codelab では、バックエンド サービスを使用して TCP/SSL ロードバランサを作成し、ロードバランサへのアクセスを特定のユーザー クライアントのセットのみに制限します。
DNS の自動構成を使用した Private Service Connect
この Codelab では、Private Service Connect の自動 DNS を構成して検証する方法を学びます。
Cloud Run への安全なデプロイ
Cloud Run に安全にデプロイするための基本的なプラクティス
Identity-Aware Proxy（IAP）でサーバーレス アプリケーションを保護する
Identity-Aware Proxy を使用して、CloudRun で実行されるアプリケーションのアクセスを保護し、ユーザー ログインを必須にする
コンテナビルドの保護
ソフトウェアの脆弱性は、偶発的なシステム障害の原因になる場合や、悪意のある攻撃者にソフトウェアを侵害する手段を提供する可能性がある弱点です。Container Analysis では、コンテナ内の脆弱性を検出するために、次の 2 種類の OS スキャンを行います。 On-Demand Scanning API を使用すると、自分のコンピュータにローカルに保存されているイメージ、または Container Registry や Artifact Registry
Gemma によるアジャイル安全分類器の紹介
この Codelab では、パラメータ エフィシエント チューニング（PET）を使用してカスタマイズされたテキスト分類器を作成する方法について説明します。PET 手法では、モデル全体をファインチューニングするのではなく、少量のパラメータのみを更新するため、比較的簡単に迅速にトレーニングできます。また、比較的少ないトレーニング データでモデルが新しい動作を学習しやすくなります。この手法について詳しくは、 Towards Agile Text Classifiers for Everyone
Keras で LIT を使用して Gemma モデルを分析する
生成 AI プロダクトは比較的新しいため、アプリケーションの動作は以前のソフトウェアよりも大きく異なる場合があります。そのため、使用している ML モデルを調査し、モデルの動作の例を調べて、想定外の動作を調査することが重要です。 Learning Interpretability Tool（LIT）（ ウェブサイト 、 GitHub ）は、ML モデルのデバッグと分析を行うためのプラットフォームであり、モデルの動作の理由と方法を理解できます。 この Codelab では、LIT を使用して
スマートホーム デバイスを Google アシスタントにリンクする
Cloud 間統合を構築してデプロイし、仮想スマート洗濯機をアシスタントに統合します。
スマートホームのデバッグ
GCP の指標とロギングを使用して本番環境の問題を特定して解決する方法を学習します。テストスイートを使用して、機能と API の問題を特定する方法について学習します。
スマートホームのログベースの指標
Google Cloud でログベースの指標を使用してパターンを追跡し、スマートホーム統合のエラーログを分析する方法について説明します。
WebRTC で CameraStream を実装する
CameraStream トレイトと WebRTC を使用して、ウェブカメラから Google Nest ディスプレイ デバイスにストリーミングする方法について説明します。
Cloud 間インテグレーションを強化して保護する
カスタマイズ可能なデバイス トレイトでクラウド間インテグレーションを拡張し、2 要素認証でセキュリティを強化する方法を解説します。
ローカルホームのデバッグ
GCP の指標とロギングを使用して本番環境の問題を特定して解決する方法を学習します。テストスイートを使用して、機能と API の問題を特定する方法について学習します。ローカルホーム アプリを開発する際に Chrome Dev Tools を使用する方法を学びます。
Cloud Scheduler での Cloud Run ジョブのトリガー
Cloud Scheduler で Cloud Run ジョブを作成し、ジョブ実行を構成する方法を説明します。
Cloud Deploy を使用した Cloud Run アプリケーションのデプロイ
Cloud Deploy を使用して Cloud Run アプリケーションをデプロイする方法を学習します。
販売注文の自動化のための生成 AI エージェント
この Codelab では、販売注文プロセスを自動化する会話型 AI エージェント アプリを構築します。
Cloud Run の上り（内向き）トラフィックの保護
Cloud Run での上り（内向き）設定
使用中の共有データを Confidential Space で保護する
この Codelab では、Confidential Space を使用して機密性を保持しながらマルチパーティ データ共有を保護する方法を学びます。
Room を使用してデータを永続化する
Room ライブラリを使用すると、Android アプリでリレーショナル データベースを簡単に作成して使用できます。
Node.js でビッグデータから Google スライド プレゼンテーションを生成
この Codelab では、Google スライド API と BigQuery を使用してプレゼンテーションを作成し、最も一般的なソフトウェア ライセンスの分析を報告します。
AdWords と Merchant Center のサブアカウントの作成とリンク
この Codelab では、AdWords API と Content API For Shopping を使って、AdWords MCC アカウントと Merchant Center マルチクライアント アカウントによって管理される新しいアカウントを作成するソリューションを作成します。新しいサブアカウントをリンクすると、新しい Merchant Center サブアカウントによって管理されている商品を、新しい AdWords サブアカウントで作成されたショッピング キャンペーンで使用できるようになります。
Go でアプリのパフォーマンスを向上させるために計測する（パート 1: トレース）
OpenTelemetry は、トレースと指標に関するシステム オブザーバビリティの業界標準です。また、継続的なプロファイリングは、パフォーマンス調整のためのラスト 1 マイルの情報を特定するためのツールです。この Codelab では、トレース用に OpenTelemetry を使用してアプリケーションを計測する方法、Profiler エージェントを使用する方法、Cloud Trace と Cloud Profiler で可視化したグラフからボトルネックを特定する方法について学習します。
Private Service Connect インターフェースのマネージド サービス
このチュートリアルでは、VPC ピアリング経由でサービスにアクセスできるように Private Service Connect インターフェースを構成して検証する方法について説明します。
Private Service Connect でマルチリージョン MongoDB Atlas にアクセスする
この Codelab では、グローバル アクセスを使用して MongoDB への Private Service Connect アクセスを構成および検証する方法を学びます。
AI Platform Notebooks で調達向け Document AI を使用して請求書を解析する
Procurement DocAI を使用して請求書をインテリジェントに解析する方法を学びます。
Dataproc での自然言語処理用の PySpark
このラボでは、Spark MLlib と spark-nlp を使用して、大量のデータに対して ML と NLP を実行する方法について説明します。
マイクロサービスレインボー ルンパス
Cloud Run にマイクロサービスをデプロイし、マイクロサービスが他のマイクロサービスに「レインボー」を投げて勝利を目指して競い合う仮想イベントに参加し、Google Cloud について理解を深めましょう。Kotlin、Java、Go、Python、Node.js のマイクロサービスを実際にデプロイし、その過程でコンテナと Cloud Run について学びます。アルゴリズムを継続的に改善することで、他の冒険者よりも多くのポイントを獲得できるか試してみましょう。
GCP の Learning Interpretability Tool（LIT）を使用した LLM プロンプトのデバッグ
このラボでは、Google Cloud Platform（GCP）に LIT アプリケーション サーバーをデプロイして、Vertex AI Gemini 基盤モデルとセルフホストのサードパーティの大規模言語モデル（LLM）を操作する方法について詳しく説明します。また、LIT UI を使用してプロンプトのデバッグとモデルの解釈を行う方法に関するガイダンスも含まれています。 このラボでは、次の方法について学習します。 LIT
Private Service Connect インターフェース
このチュートリアルでは、Private Service Connect インターフェースを構成して検証する方法について説明します。
AI Platform Notebooks でモデルをプロトタイピング
このラボでは、AI Platform Notebooks を使用して ML ワークフローのプロトタイピングを行う方法を学びます。カスタム ノートブック インスタンスの作成、git でのノートブック コードの追跡、What-If ツールを使用したモデルのデバッグについて説明します。
C# での Google Cloud Functions
この Codelab では、C# で Google Cloud Run 関数について学習します。具体的には、さまざまな Google Cloud ソースからの HTTP と CloudEvents に応答する C# 関数をデプロイします。
基本的な「Google 翻訳」をデプロイするPython 2 App Engine 上のアプリ
この Codelab では、Google Cloud Translation API を Python で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。
Eventarc と Workflows でイベント駆動型オーケストレーションを構築する
この Codelab では、マイクロサービスのイベント ドリブン オーケストレーションを構築し、Eventarc と Workflows で画像を処理します。
CodeLab: NCC を使用した動的ルート交換
このラボの目的は、VPC スポークとの動的ルート交換を使用した NCC について学習することです。
トラフィック分割、段階的なロールアウト、ロールバックに Cloud Run 関数のリビジョンを使用する
Cloud Run 関数でリビジョンを使用して、トラフィックの分割、段階的なロールアウト、ロールバックを行う方法を学習します。
Google Kubernetes Engine（GKE）でウェブサイトのデプロイ、スケーリング、更新を行う
GKE を使用してウェブサイトのデプロイ、スケーリング、更新を行う方法を学習します。
Python での Natural Language API の使用
このチュートリアルでは、Python で Natural Language API を使用する方法を学びます。
Private Service Connect とハイブリッド NEG と内部 HTTP(S) ロードバランサを使用して、ハイブリッド ネットワーキング経由でオンプレミス サービスに接続する
内部 HTTP(S) ロードバランサで Private Service Connect とハイブリッド NEG を使用して、ハイブリッド ネットワーキング経由でオンプレミス サービスに接続する
スマートホームのサービス停止のモニタリング
この Codelab では、スマートホーム統合に自動アラートを設定して、停電を検出する方法を学習します。
Gemini Code Assist Enterprise によるコードのカスタマイズ
Gemini Code Assist Enterprise の新機能と、Google Cloud を使用した組織の構築に Gemini Code Assist Enterprise がどのように役立つかをご覧ください。
クラウド プロバイダに保存されていない保護されたリソースで Confidential Space を使用する
この Codelab では、Confidential Space を使用して機密性を保持しながらマルチパーティ データ共有を保護する方法を学びます。この Codelab では、Google Cloud 以外の場所にホストされている保護されたリソースで Confidential Space を使用する方法について説明します。ノンス、オーディエンス、PKI トークン タイプを指定して、Google 構成証明サービスにカスタム トークンをリクエストする方法を学習します。
Cloud SQL 用の Private Services Connect を作成する方法
この Codelab では、CloudSQL 用の Private Service Connect を作成する方法について説明します。
Google Pay API for Web 101: 基本
この Codelab を完了すると、Google Pay が統合された最小限のウェブサイトが完成します。このプロジェクトは、処理のために支払いサービス プロバイダに送信される可能性のある支払いトークンを取得します。 Google Pay の支払いリクエストには、リクエスト オブジェクトが必要です。ここで baseGooglePayRequest として定義されているオブジェクトには、すべてのリクエストに共通する最小設定が含まれています。リクエストに応じて追加の設定が追加されます。この
Cloud NGFW Enterprise - 侵入防止サービス（TLS インスペクションなし）
この Codelab では、Cloud NGW Enterprise Intrusion Prevention Service を使用して East-West トラフィックと North-South トラフィックを検査する方法を学びます。
認証済みの Cloud Functions を呼び出す方法を学ぶ
呼び出しに認証を要求して Cloud Functions を保護する方法を学習します。
Jetpack Compose でアダプティブ アプリを作成する
この Codelab では、スマートフォン、タブレット、折りたたみ式デバイスに対応したアダプティブ アプリを作成する方法について学習し、到達性についても学びます。また、マテリアル 3 のアダプティブ コンポーネントのベスト プラクティスについても学習します。
キャスト レシーバーにライブサポートを追加する
この Codelab では、Cast Live API を使用するカスタム ウェブ レシーバー アプリケーションを作成します。
ウェブレシーバーへの Ad Breaks API サポートの追加
この Codelab では、Cast Ad Breaks API を使用するカスタム ウェブ レシーバー アプリケーションを作成します。
カスタムのウェブレシーバーを作成する
この Codelab では、Cast 対応デバイスでコンテンツを再生するカスタムの Web Receiver アプリを作成します。
キャスト レシーバー アプリのデバッグ
この Codelab では、既存のカスタム ウェブレシーバー アプリに Cast Debug Logger を追加します。
Android アプリを Cast 対応にする
この Codelab では、既存の Android 動画アプリを変更して、Google Cast 対応デバイスにコンテンツをキャストします。
ウェブアプリを Cast 対応にする
この Codelab では、既存のウェブ動画アプリを変更して、Google Cast 対応デバイスにコンテンツをキャストします。
ネットワーク ロードバランサをターゲット プールからリージョン バックエンド サービスに移行する
このガイドでは、既存のネットワーク ロードバランサをターゲット プール バックエンドからリージョン バックエンド サービスに移行する手順について説明します。
Cloud オペレーション スイートの紹介
この Codelab では、Google Cloud オペレーション スイートについて学びます。このラボでは、gcloud を使用してサンプル アプリケーションをインストールします。サンプル アプリケーションをデプロイしたら、Cloud Monitoring を使用してダッシュボード、アラート、稼働時間チェックなどを定義します。
Android TV アプリをキャスト対応にする
この Codelab では、既存の Cast TV アプリからのキャストや通信をサポートするように既存の Android TV アプリを変更します。
Android 11 - 第 9 週 - テレビ
Android TV 向けアプリの作成に使用できるデベロッパー ツールについて学習します。
Flutter ゲームにサウンドと音楽を追加する
Flutter を使用して、効果音、バックグラウンド ミュージック、ダイナミック オーディオをゲームに追加する方法を学びます。
BigQuery リモート関数を使用して、SQL クエリで Vertex AI Visual Question & Answering（VQA）に質問する
BigQuery リモート関数を使用して、Cloud Storage オブジェクト テーブルに保存されている画像について Vertex AI Visual Question Answering（VQA）に質問する方法について説明します。
認証された Cloud Run 関数を呼び出す方法を学習する
呼び出しの認証を必要にして Cloud Run 関数を保護する方法について学習する
新しい ARCore Geospatial API を使用して拡張現実（AR）アプリを作成する
新しい ARCore Geospatial API の使用方法を説明します。
Vertex Pipelines でのカスタムモデル トレーニングの実行
このラボでは、 Vertex Pipelines で Kubeflow Pipelines SDK を使ってモデルのトレーニング用のカスタムジョブを実行する方法について学びます。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $5 です。 このラボでは、Google Cloud のエンドツーエンドのマネージド ML プラットフォームである Vertex AI を使用します。Vertex AI は、Google Cloud 全体の Google の ML
Vertex AI で事前トレーニング済みの TensorFlow 画像モデルから予測を取得する
このラボでは、 Vertex AI を使用して、事前トレーニング済みの画像分類モデルから予測を取得します。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $1 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。以前は、AutoML
パイプラインでの Vertex ML Metadata の使用
このラボでは、 Vertex ML Metadata を使用して Vertex Pipelines の実行のメタデータを分析する方法について学びます。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $2 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。以前は、AutoML
Vertex Pipelines の概要
このラボでは、 Vertex Pipelines を使った ML パイプラインの作成方法と実行方法について学びます。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $25 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。以前は、AutoML
Vertex AI: Vertex AI Training で自動パッケージ化を使用して Hugging Face で BERT を微調整
このラボでは、自動パッケージ化機能を使用して Vertex AI Training でカスタム トレーニング ジョブを実行する方法について学習します。Vertex AI のカスタム トレーニング ジョブはコンテナを使用します。独自の画像をビルドしない場合は、自動パッケージ化を使用できます。これにより、コードに基づいてカスタム Docker イメージがビルドされ、イメージが Container Registry に push され、イメージに基づいて CustomJob が開始されます。
スタンドアロン コンポーネント スタートガイド
この初心者向けの Codelab では、Angular v14 スタンドアロン コンポーネントを使用してサンプルアプリを構築する方法を学びます。
Bookshelf 分析: Gemini を使用して BigQuery と生成 AI で SQL アプリケーションを構築
Gemini を使用して、BigQuery（SQL のみの生成 AI）で書籍のレコメンデーションと要約の分析を行います。
アプリのオンボーディング
https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \
Jib を使用して Google App Engine Java アプリから Cloud Run への移行
シンプルな Java App Engine アプリを変換して Jib でコンテナ化し、Cloud Run に移行する方法を学習します
BigQuery と Looker を使用して、Bigtable でクレジット カードの取引データを分析、可視化する
この Codelab では、Bigtable change streams to BigQuery テンプレートの使用方法について説明します。サンプル データセットを使用して変更ログのクエリ方法を学び、Looker を使用してビジュアル ダッシュボードを作成します。
高度なロード バランシング最適化の Codelab
この Codelab では、グローバル外部アプリケーション ロード バランシング用に高度なロード バランシング最適化機能を設定する方法を学びます。
Cloud Foundation Toolkit 入門ガイド
この Codelab では、Cloud Foundation Toolkit（CFT）の使用を開始し、一連のステップに沿って CFT モジュールに機能を追加します。
Buildpacks を使用した Google App Engine Java アプリから Cloud Run への移行
シンプルな Java App Engine アプリを変換し、Buildpacks でコンテナ化して、Cloud Run に移行する方法を学習します
ベースライン プロファイルを使用してアプリのパフォーマンスを改善する
この Codelab では、ベースライン プロファイルを使用して、アプリの起動時間とフレーム時間を改善する方法を説明します。
AppSheet を Apps Script に接続する
この Codelab では、「Hello World」という名前の Apps Script プロジェクトを作成し、メッセージをログに記録するシンプルな関数 logThis を追加してから、AppSheet の自動化を作成してスクリプトを呼び出します。
Vertex AI を使用して Google 品質の検索システムを構築する
この Codelab では、Vertex AI Search/Agent Builder を使用してドキュメントやテキスト ファイルからクエリに応答できる Google 品質の検索エンジンを構築します。
Bookshelf ビルダー: Gemini を使用して Gemini アプリケーション用の Java Cloud Functions を作成する
BigQuery のリモート関数として Cloud Functions の関数で Vertex AI の生成 AI（Gemini）を使用し、書籍のレコメンデーションと要約のアプリを作成します。
Docker を使用した Google App Engine Java アプリから Cloud Run への移行
シンプルな Java App Engine アプリを変換して Docker でコンテナ化し、Cloud Run に移行する方法を学習します
生成 AI と Cloud Run を使用してクイズ生成ツールを構築する
この Codelab では、Vertex AI を使用して、所定の仕様に従って雑学クイズを生成します。クラウドでホストされる開発環境でクイズ生成ツールをテストし、Google Cloud Run にデプロイして一般公開します。ラボの最後に、クイズ生成ツールを完全なアプリに統合します。
MDC-112 Web: MDC とウェブ フレームワークの統合
事前構築済みのマテリアル コンポーネントを、任意のウェブ フレームワークのコンポーネントに拡張する方法を学びます。
ML Kit を使用してテキストと顔の特徴を認識する: Android
この Codelab では、ML Kit を使用して、オンデバイスの機械学習を使用して画像内のテキストと顔の特徴を認識する Android アプリを作成します。
ML Kit と CameraX を使用した言語の認識、識別、テキストの翻訳: Android
この Codelab では、ML Kit を使用して、オンデバイスの機械学習を使用して 59 の言語の認識とテキストの翻訳を行う Android アプリを作成します。また、CameraX ライブラリを統合して、リアルタイムのカメラフィードからこれらのタスクを実行する方法についても説明します。
Vertex AI: 予測のために同じ VM 上でモデルを共同ホストする
このラボでは、 Vertex AI の 共同ホスティング モデル機能 を使用して、オンライン予測のために同じ VM 上で複数のモデルをホストします。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $2 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。以前は、AutoML
Vertex AI: Sklearn でカスタム予測ルーチンを使用して、予測用のデータの前処理と後処理を行う
このラボでは、Vertex AI でカスタム予測ルーチンを使用して、カスタム前処理ロジックとカスタム後処理ロジックを記述する方法について学習します。このサンプルでは Scikit-learn を使用していますが、カスタム予測ルーチンは XGBoost、PyTorch、TensorFlow などの他の Python ML フレームワークでも使用できます。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $1 です。 このラボでは、Google Cloud
顧客管理の暗号鍵（CMEK）を使用して Cloud Functions を暗号化する
use-cmek-to-encrypt-cloud-functions
Skaffold について
Skaffold は、アプリケーションのビルド、push、デプロイのワークフローを処理するツールです。Skaffold を使用すると、簡単にローカルの開発ワークスペースを構成し、内部開発ループを合理化できます。また、 Kustomize や Helm などの他のツールと統合して Kubernetes マニフェストの管理に役立てることもできます。 このチュートリアルでは、Skaffold のコアコンセプトについて学び、Skaffold
Vertex AI Vision のトラフィック モニタリング アプリ
この Codelab では、リアルタイムのトラフィックの動画ストリームをモニタリングするエンドツーエンドの Vertex AI Vision アプリケーションの作成に焦点を当てます。事前トレーニング済みの専用モデルの Occupancy Analytics を使用します。また、アプリケーションに取り込む動画ストリームの作成方法、アプリケーションの構築とデプロイの方法、BigQuery を使用してモデルの JSON 出力を分析し、その結果を Looker Studio で可視化する方法についても学びます。
Vertex AI Vision Queue Detection アプリ
この Codelab では、小売店でキュー検出シナリオをモニタリングするエンドツーエンドの Vertex AI Vision アプリケーションの作成に焦点を当てます。事前トレーニング済みの専用モデルの Occupancy Analytics を使用します。また、アプリケーションに取り込む動画ストリームの作成方法、アプリケーションの構築とデプロイの方法、BigQuery を使用してモデルの JSON 出力を分析し、その結果を Looker Studio で可視化する方法についても学びます。
Vertex AI: AutoML を使用した不正行為検出モデルの構築
このラボでは、 Vertex AI を使用して、表形式データを使ったモデルのトレーニングとサービングを行う方法を学びます。これは Google Cloud の最新の AI プロダクトで、現在プレビュー版が提供されています。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $22 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML
Vertex AI: カスタムモデルのトレーニングとサービング
このラボでは、 Vertex AI を活用し、カスタム コンテナ内のコードを使用して TensorFlow モデルのトレーニングとサービングを行います。 ここではモデルのコードに TensorFlow を使用していますが、別のフレームワークに簡単に置き換えることができます。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $1 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は
迷惑メールフィルタの機械学習モデルを使用するようにアプリを更新してください
基本的なコメントスパム フィルタリングが可能な ML モデルを使用してアプリを更新する方法を学習します。
テストを最大限に活用: Vertex AI による ML テストの管理
このラボでは、 Vertex AI を使用して、TensorFlow でカスタム Keras モデルをトレーニングするパイプラインを作成します。次に、 Vertex AI Experiments で利用可能な新しい機能を使用してモデルの実行を追跡し、比較して、最適なパフォーマンスのハイパーパラメータの組み合わせを特定します。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $1 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI
Vertex AI Vision モーション フィルタ
この Codelab では、エンドツーエンドの Vertex AI Vision アプリケーションを作成し、モーション フィルタリング機能を使用した動画の送信方法のデモンストレーションに焦点を当てます。このチュートリアルでは、モーション フィルタ構成を使用して動画ストリームをアプリケーションに取り込む方法を学びます。
Vertex AI Vision の占有率分析アプリ（イベント管理あり）
この Codelab では、エンドツーエンドの Vertex AI Vision アプリケーションを作成し、イベント管理機能を使用したイベント送信のデモを行います。事前トレーニング済みの専用モデルの Occupancy Analytics を使用します。また、アプリケーションに取り込む動画ストリームの作成方法、アプリケーションの構築とデプロイの方法についても学習します。
Vertex AI: TensorFlow を使用したマルチワーカー トレーニングと転移学習
このラボでは、 Vertex AI を使用して TensorFlow モデル用のマルチワーカー トレーニング ジョブを実行します。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $5 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。以前は、AutoML
YAML を使用して Google Cloud で Pulumi を使用する
このラボでは、YAML を使用して Google Cloud で Pulumi を使用する方法について学びます
What-If ツールと Vertex AI を使用した財務 ML モデルの構築
このラボでは、金融データセットで XGBoost モデルをトレーニングして Vertex AI にデプロイし、What-if ツールで分析する方法を学びます。
Vertex AI Workbench: BigQuery のデータで TensorFlow モデルをトレーニングする
このラボでは、データ探索と ML モデルのトレーニングに Vertex AI Workbench を使用する方法について学習します。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $1 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。以前は、AutoML
Cloud Run の関数と Gemini を使用して、Cloud Storage バケットにアップロードされたテキスト ファイルを要約する方法
イベント ドリブンの Cloud Run 関数の使用を開始する方法
Cloud Run GPU と Open WebUI をフロントエンド Ingress コンテナとして使用し、Ollama をサイドカーとして使用する方法
Cloud Run GPU で Ollama をサイドカーとして使用し、Open WebUI をフロントエンド Ingress コンテナとして使用する方法を学習する
Matter 統合のデバッグ
分析ツールを使用して Matter 統合のトラブルシューティングを行う方法と、デベロッパー サポート リソースの詳細を確認します。
Cloud Run で LangChain アプリをビルドしてデプロイする方法を学習する
Cloud Run で LangChain アプリをビルドしてデプロイする方法を学習する
Dialogflow とカレンダーを統合してフルフィルメントを理解する
Dialogflow によるフルフィルメントのコンセプトについて学習できます。
Vision API を Dialogflow と統合する
Vision API と Dialogflow を統合する方法を学習します。
Google 広告と Firebase 向け Google アナリティクスのカスタム イベント - iOS
この Codelab では、GA4F iOS SDK を使用してカスタム イベントを実装し、Google 広告でアクション キャンペーンを開始する方法を学びます。
Keras と TPU を使用した畳み込みニューラル ネットワーク
このラボでは、畳み込み層を組み合わせて、花を認識できるニューラル ネットワーク モデルを作成する方法を学びます。今回はモデルをゼロから構築し、TPU のパワーを使用して数秒でトレーニングし、設計を反復処理します。このコースには、畳み込みニューラル ネットワークに関して必要な理論的な説明が含まれており、ディープ ラーニングについて学習する出発点として適しています。
埋め込み Looker iframe メッセージ
埋め込み Looker コンテンツに対してプログラムでイベントをリッスンし、アクションを送信する方法について説明します。
MDC-103 Android: 色、高度、タイプを使用したマテリアル テーマ設定（Kotlin）
Android 用のマテリアル コンポーネントによって、プロダクトの差別化を図り、Kotlin でのデザインを通じてブランド表現を容易にする方法を確認します。
レッスン 13: アプリ UI の設計
UI のベスト プラクティスと、アプリをマテリアル デザイン ガイドラインに沿うようにする方法について学習します。
IP アドレス指定オプション（IPv4 と IPv6）
この Codelab では、2 つの VPC を作成し、異なるタイプの IP アドレスを使用して、シンプルな Apache ウェブサイトにアクセスします。
MDC-102 Android: マテリアルの構造とレイアウト（Java）
Java で Android の構造とレイアウトにマテリアルを使用する方法について学習します。
Google 広告と Firebase 向け Google アナリティクスのカスタム イベント - Unity
この Codelab では、Unity 環境で GA4F iOS を使ってカスタム イベントを実装し、Google 広告でアクション キャンペーンを開始する方法を学びます。
MDC-102 Android: マテリアルの構造とレイアウト（Kotlin）
Kotlin で Android の構造とレイアウトにマテリアルを使用する方法について学習します。
Embed SDK を使って Looker を埋め込む方法
Looker Embed SDK を使って Looker ダッシュボードを埋め込む方法について説明します
Magento と Cloud Spanner の統合
この Codelab では、オープンソースの Magento e コマース プラットフォームを Cloud Spanner と統合します。
MDC-111 ウェブ: コードベースへのマテリアル コンポーネントの組み込み（ウェブ）
最初からやり直すことなく、既存のウェブコードベースに個々のマテリアル コンポーネントを組み込む方法を学びます。
Looker ダッシュボード要約拡張機能の Codelab
この Codelab では、ローカル開発用に Looker Dashboard Summarization Extension を設定し、この拡張機能を本番環境にデプロイする方法を学びます。
MDC-101 Android: マテリアル コンポーネント（MDC）の基本（Kotlin）
Kotlin のコア コンポーネントを使用してシンプルなアプリをビルドすることで、Android 用のマテリアル コンポーネントの使用に関する基本を学習します。
ハイブリッド ネットワークで Looker Cloud を接続する
このチュートリアルでは、ハイブリッド ネットワークで Looker Cloud コアのプライベート IP を構成および検証する方法について説明します。
TPU での Keras と最新の convnets
このラボでは、独自の畳み込みニューラル ネットワークをゼロから構築、トレーニング、調整する方法を学びます。これは、TPU のパワーを利用して数分で行うことができます。また、非常にシンプルな転移学習から Squeezenet などの最新の畳み込みアーキテクチャまで、さまざまなアプローチについて学びます。このラボには、ニューラル ネットワークに関する必要な理論的な説明が含まれており、ディープ ラーニングについて学習する出発点として適しています。このラボでは Tensorflow 2 を使用します。
TPU スピードのデータ パイプライン: tf.data.Dataset と TFRecords
TPU は非常に高速です。トレーニング データのストリームも、トレーニングのスピードについていく必要があります。このラボでは、tf.data.Dataset API を使用して GCS からデータを読み込み、TPU にフィードする方法を学びます。
Firebase Emulator Suite を使用したローカル開発
Firebase Emulator Suite を使用してウェブアプリを開発する方法について学習します。
PSC を使用した GCP L7 ロードバランサの明示的なチェーン接続
この Codelab では、Private Service Connect を使用して L7 ロードバランサをチェーンする方法を学びます。
MDC-102 ウェブ: マテリアルの構造とレイアウト（ウェブ）
ウェブで構造とレイアウトにマテリアルを使用する方法について学びます。
IPv6 アドレスを使用してオンプレミス ホストから Google API にアクセスする
この Codelab では、オンプレミス ホストから Google API への IPv6 アクセスを構成および検証する方法を学びます。
転移学習を使用した最初の Keras モデル
このラボでは、Keras 分類器の構築方法について学びます。花を認識するためのニューラル ネットワーク層の完璧な組み合わせを見つけるのではなく、まず転移学習という手法を使用して、事前トレーニングされた強力なモデルをデータセットに適応させます。このラボには、ニューラル ネットワークに関する必要な理論的な説明が含まれており、ディープ ラーニングについて学習する出発点として適しています。
Keras と TPU を使用した最新の convnets、squeezenet、Xception
このラボでは、最新の畳み込みアーキテクチャについて学び、その知識を駆使して「squeezenet」というシンプルながら効果的な Convnet を実装します。このコースには、畳み込みニューラル ネットワークに関して必要な理論的な説明が含まれており、ディープ ラーニングについて学習する出発点として適しています。
サーバーレス データ パイプラインの構築: IoT からアナリティクスへ
この Codelab では、リアルタイム データを処理しながらスケーリングと復元性を実現するために一般的に使用されるアーキテクチャ パターンを実際に体験します。気象データを測定する IoT デバイス（Raspberry Pi）を構築してから、Google の Cloud Platform を使用して、メッセージ キュー、サーバーレス関数、クラウドベースのデータ ウェアハウス、分析ダッシュボードなどのデータ パイプラインを作成します。
Dataproc クラスタでの Hadoop ワードカウント ジョブの実行
この Codelab では、次のタスクを完了する Apache Airflow ワークフローを Cloud Composer で作成して実行する方法について説明します。
Android 用マテリアル モーションで美しい遷移を作成する
Android ライブラリと Kotlin のマテリアル コンポーネントからの移行を使用して、マテリアルのモーション システムを Reply アプリにビルドします。
lit-element を使用して Brick Viewer を作成する
この Codelab では、lit-element を使用して Brick Viewer ウェブ コンポーネントを作成します。
ナビゲーション
ナビゲーションはアプリケーション サイトの重要な要素であり、HTML から始まります。
Firebase セキュリティ ルールで Firestore データを保護する
セキュリティ ルールで Firestore データを保護する方法
用語集
ユーザー補助に関する一般的な用語と概念をご確認ください。
Vertex AI Workbench: 転移学習とノートブック エグゼキュータを使用して画像分類モデルを構築する
このラボでは、Vertex AI Workbench を使用してノートブックの実行を構成し、起動する方法を学びます。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $2 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。以前は、AutoML
Web Serial API スタートガイド
この Codelab では、BBC の micro:bit ボードを操作して 5x5 の LED ディスプレイに画像を表示するウェブページを作成します。Web Serial API の概要と、読み取り、書き込み、変換が可能なストリームを使用して、ブラウザ経由でシリアル デバイスと通信する方法について説明します。
Cloud Dataflow でビッグデータ テキスト処理パイプラインを実行する
Cloud Dataflow を使用し、Cloud Dataflow SDK を使用して Maven プロジェクトを作成し、Google Cloud Platform Console を使用して分散処理数パイプラインを実行します。
Cloud SQL データベースと LangChain を使用して、LLM と RAG ベースのチャット アプリケーションを構築する
この Codelab では、データベースを作成する方法、データベース向け生成 AI 検索サービスをデプロイする方法、このサービスを使用してサンプルのチャット アプリケーションを作成する方法を学習します。
Android アプリのユーザー補助機能を強化する
色のコントラスト、タップ ターゲットのサイズ、コンテンツ ラベルなど、ユーザーにとって大きな違いとなるユーザー補助の原則について学びます。
デバイス アクセス ウェブ アプリケーションを作成する
この Codelab では、デバイス アクセスの仕組みについて学び、認証と Smart Device Management API から Google Nest Thermostat への呼び出しを処理するウェブ アプリケーションを作成します。
OAuth 2 アクセス トークンを使用して FCM HTTP v1 API を使用する
FCM レガシー API と比較して、FCM HTTP v1 API は有効期間の短いアクセス トークンを使用するより安全な認可モデルを提供します。FCM v1 API のアクセス トークンを生成する手順は、レガシー API の手順とは大きく異なります。 この Codelab では、FCM HTTP v1 API を使用して Android アプリにプッシュ通知を送信できるように、クライアント側とサーバー側でのセットアップのプロセスについて説明します。v1 API
Firebase App Distribution Android SDK を使用して、新しいアプリのリリースについてテスターに警告する - Codelab
App Distribution Android SDK を使用すると、最新バージョンをテスターに迅速に配布できます。この Codelab では、新しいリリースが利用可能になったときにアプリ内通知をテスターに表示するようにアプリを更新します。
Google アシスタントと Cloud Firestore を使用したスペル練習ゲーム
Google アシスタントのデベロッパー プラットフォームを使用すると、仮想パーソナル アシスタントである Google アシスタントの機能を、スマート スピーカー、スマートフォン、自動車、テレビ、ヘッドフォンなど 10 億台を超えるデバイスで拡張するソフトウェアを作成できます。ユーザーは、Google アシスタントとの会話を通じて、食料品の購入から乗車の予約までさまざまなタスクを実行できます。Google アシスタントのデベロッパー プラットフォームを使用することで、サードパーティ
Firebase Emulator Suite を使用した Flutter アプリのローカル開発
Flutter での開発中に Firebase Emulator Suite を使用する方法の概要を説明する Codelab。この Codelab では、Auth エミュレータと Firestore エミュレータを使用して、エミュレータの使用方法を確認します。
Test Lab を CI/CD システムに統合する
この Codelab では、gcloud CLI を使用して、Jenkins などの既存の CI/CD システムで大規模なテストスイートをプログラマティックに実行する手順について説明します。この Codelab はプラットフォームに依存しません。
スクリプト化された自動化を作成する
この Codelab では、スクリプトによる自動化の記述方法を学習します。
重要な Android アプリを作成する
デバイスの調達と管理を Google Home サンプルアプリで行えるようになりました。
博士号を取得しなくても、TensorFlow、Keras、ディープ ラーニングを利用可能
この Codelab では、100 行の Python / Keras コードを使用して、手書きの数字を 99% の精度で認識するようコンピュータに指示します。
Python での Video Intelligence API の使用
このチュートリアルでは、Python で Video Intelligence API を使用する方法を学びます。
Cloud Functions を使ってみる
クラウド サービスの構築と接続に使用できる Google のサーバーレス実行環境、Cloud Functions を使ってみます。このハンズオンラボでは、Google Cloud コンソールを使用して Cloud Functions の関数を作成、デプロイ、テストする方法について学習します。
C# で Vision API を使用する
この Codelab では、C# で Google Cloud Vision API を使用する方法を学びます。
DLP API と Cloud Functions を使用して Cloud Storage にアップロードされたデータを自動的に分類する
この Codelab では、DLP API を使用して、Cloud Storage にアップロードされたデータを自動的に分類する方法を学びます。Cloud Storage にアップロードされたデータの分類の自動化に基づく
Spring Boot Kotlin アプリをコンテナ化して Cloud Run にデプロイする
Spring Boot Kotlin アプリ用に最適化された Docker イメージを、Docker や Dockerfile なしですぐにビルドして公開し、そのイメージを Cloud Run で実行する方法を学びます。
ASP.NET Core アプリを Google Kubernetes Engine の Kubernetes にデプロイする
この Codelab では、ASP.NET Core のコードを、Google Kubernetes Engine 上の Kubernetes で実行される複製されたアプリケーションに変換する方法を学びます。
Java で gRPC サービスを構築する
この Codelab では、gRPC 経由で API を公開する Java ベースのサービスを構築する方法を学びます。次に、gRPC サービス用の Java コマンドライン クライアントを作成します。
Cloud KMS Autokey でリソースを簡単に暗号化
この Codelab では、Cloud KMS Autokey を設定し、リソースの作成時にリソースを自動的かつオンデマンドで暗号化します。
Istio を使用して ASP.NET Core アプリを Google Kubernetes Engine にデプロイする（パート 1）
この Codelab では、Istio を使用して ASP.NET Core アプリを Google Kubernetes Engine にデプロイする方法を学びます。
ノートブックから Kubeflow Pipelines への HP 調整: データ サイエンスへの取り組み
この Codelab では、CLI コマンドや SDK を使用せずに、Kubeflow Pipelines でハイパーパラメータを調整して複雑なデータ サイエンス パイプラインを構築してデプロイする方法を学びます。
Istio を使用して ASP.NET Core アプリを Google Kubernetes Engine にデプロイする（パート 2）
この Codelab では、パート 1 の ASP.NET Core アプリケーションに取り組み、さらに Istio 機能を追加します。
Python 2 App Engine Cloud NDB およびCloud Tasks アプリから Python 3 および Cloud Datastore へ（モジュール 9）
この Codelab では、Python 2 の App Engine Cloud NDB アプリと Cloud Tasks（v1）アプリを Python 3、Cloud Datastore、Cloud Tasks（v2）に移行する方法を学びます。
Jib でコンテナ化された Micronaut アプリケーションを Google Kubernetes Engine にデプロイする
この Codelab では、Micronaut のマイクロサービスを、Google Kubernetes Engine で実行される複製されたサービスに変換する方法を学びます。
Kubeflow Pipelines - GitHub の問題の要約
この Codelab では、GKE で Cloud AI Platforms Pipeline インストール（Hosted KFP）を設定し、Kubeflow Pipelines を使用して ML ワークフローを構築して実行します。さらに、AI Platform Notebooks（Jupyter）内でパイプラインを定義して実行します。
C# での gRPC サービスの構築
この Codelab では、gRPC 経由で API を公開する C# サービスを作成し、gRPC サービスを呼び出す C# クライアントを作成する方法を学習します。
Managed Active Directory のスタートガイド
この Codelab では、Google Cloud Platform に Managed Active Directory をデプロイする方法を学習します。
MiniKF と Kale を使用してノートブックから Kubeflow パイプラインへ
この Codelab では、CLI コマンドや SDK を使用せずに、Kubeflow Pipelines で複雑なデータ サイエンス パイプラインを構築してデプロイする方法を学びます。
プログレッシブ ウェブアプリ
プログレッシブ ウェブアプリ（PWA）は、最新の API で構築、強化されたウェブアプリで、強化された機能、信頼性、インストール性をもたらします。また、誰もが、場所、デバイス、すべてに 1 つのコードベースでアクセスできます。
アプリの設計
プログレッシブ ウェブアプリと従来のウェブサイトおよびウェブアプリの主な違いの一つは、インストールしやすさです。これにより、プラットフォームとオペレーティング システムにより統合されたスタンドアロン エクスペリエンスが実現します。インストールすることで、コンテンツを取り巻くブラウザのユーザー インターフェースがなくなるため、新たな柔軟性と新たな責任が可能になります。
機能強化
ユーザーは優れたエクスペリエンスを期待しています。この章では、スプラッシュ画面、アプリのショートカット、セッションの仕組みで PWA を強化する方法について説明します。
インストール
インストール済みのアプリはアクセスしやすく、OS との高度な統合を利用できます。PWA をインストールできるようにする方法と、そのメリットについて学習します。
Cloud Armor と TCP/SSL プロキシ ロードバランサ - レート制限と IP 拒否リスト Codelab
この Codelab では、バックエンド サービスを使用する TCP/SSL プロキシ ロードバランサを作成し、Cloud Armor を使用してロードバランサへのアクセスを特定のユーザー セットのみに制限します。
Node.js での Text-to-Speech API の使用
この Codelab では、Node.js で Text-to-Speech API を使用して、音声ファイルを文字変換します。
Cloud Armor の事前構成 WAF ルールの Codelab
この Codelab では、Cloud Armor の事前構成済み WAF ルールについて学びます。ルールセットの名前がシンプルなもので、上位 10 件の OWASP 脆弱性から保護できます。
Google API 用の Private Service Connect
この Codelab では、Google API 用の Private Service Connect について学習します。具体的には、Storage API 用のサービス エンドポイントと Cloud Storage バケットを作成します。DNS を使用して検証を行います。
Cloud Run ジョブを使ってみる
この Codelab では、まず Node.js アプリケーションを探索し、ウェブページのスクリーンショットを撮影して Cloud Storage に保存します。続いて、アプリケーションのコンテナ イメージをビルドし、Cloud Run でジョブとして実行し、ジョブを更新して追加のウェブページを処理し、Cloud Scheduler を使用してスケジュールに基づいてジョブを実行します。
Compute Engine を使用して Google Cloud でウェブアプリをホストしてスケーリングする
Compute Engine を使用して Google Cloud でウェブアプリをホストし、スケーリングする方法を学習します。
C# での Video Intelligence API の使用
この Codelab では、C# で Video Intelligence API を使用する方法を学びます。
マテリアル 3 でアニメーション化されたレスポンシブ アプリ レイアウトを作成する
この Codelab では、Flutter がサポートしている 6 つのプラットフォームで、マテリアル 3 を使い、流れるようなアニメーションで表示されるアダプティブなデザインのアプリケーションを作成する経験が得られます。
ウェブアプリでフォームの自動入力を使用してパスキーを実装する
ウェブアプリでフォームの自動入力を使用してパスキーを実装し、よりシンプルで安全なログインを実現する方法を学びます。
データカード ハンドブック: 責任ある AI のための透明性の高いドキュメント
AI データセットで透明性の課題に取り組む際に役立つツールキットである、データカード ハンドブックについて学習します。
ARCore の Streetscape Geometry API と Rooftop anchors API を使ってみる
ARCore の Streetscape Geometry API と Rooftop anchors API を Kotlin で使用する方法を学びます。
セキュリティ キー（WebAuthn）による 2 要素認証でサイトを保護する
この Codelab では、セキュリティ キーを使用した 2 要素認証をサイトまたはウェブ アプリケーションに追加します。
Google Chat アプリを作成する
Google Chat アプリを設計して作成する方法を説明します。
はじめての WebAuthn
In this codelab, you’ll add a user verifying strong authentication to a website with a simple form based sign-in system.
Angular を使用して画像スライダー要素を作成する
この Codelab では、Angular フレームワークから独立して動作し、任意のフレームワークにインポートして簡単に組み込める画像スライダーを作成します。
Adobe Aero プレリリース版で Geospatial Creator を使ってみる
Adobe Aero で Geospatial Creator ツールを使用する方法を学びます。
ARCore の Scene Semantics API と Geospatial Depth API を使ってみる
ARCore の Scene Semantics API と Geospatial Depth API を Kotlin で使用する方法を学びます。
Unity 用 Geospatial Creator を使ってみる
Unity 用 ARCore Geospatial Creator を使用する方法を学びます。
検出
ユーザーがアプリをどのように操作しているかを特定することは、ユーザー エクスペリエンスのカスタマイズと改善に役立ちます。たとえば、アプリがすでにユーザーのデバイスにインストールされているかどうかを確認し、ブラウザからスタンドアロン アプリにナビゲーションを転送するなどの機能を実装できます。
初めての Flutter アプリ
この Codelab では、響きの良いランダムな名前を生成する Flutter アプリの作成方法を学びます。
Vertex AI を使用した動画分析用の生成 AI
Google の生成 AI 機能を使用して、YouTube でインフルエンサーの視聴回数を分析する方法を解説します。
iOS アプリをキャスト対応にする
この Codelab では、既存の iOS 動画アプリを変更して、Google Cast 対応デバイスにコンテンツをキャストします。
Python によるインナーループ開発
コンテナ化された環境で Java アプリケーションを開発するソフトウェア エンジニア向けに、開発ワークフローを効率化するための特長や機能について紹介します。
Cloud Run ジョブを使用して AlloyDB データベースを作成する
Cloud Run ジョブを使用して AlloyDB データベースを作成する方法を学習します
インプレース LLM の分析情報: 構造化データおよび非構造化データ分析のための BigQuery および Gemini
この Codelab では、LLM モデルである Gemini 1.0 Pro（テキストのみ）と Gemini 1.0 Pro Vision（マルチモーダル）を BigQuery ワークロード内に直接統合し、ローコードで生成 AI による分析情報を生成する方法を紹介します。
Java での Gemini 関数呼び出しを使用した確定的な生成 AI
Gemini モデルを呼び出して関数呼び出しの入力をオーケストレートし、API を呼び出してから、別の Gemini 呼び出しでレスポンスを処理して REST エンドポイントにデプロイすることで、Java アプリケーションで Gemini の関数呼び出し機能のデモを行います。
Cloud Data Loss Prevention の概要
この Codelab では、コマンドライン インターフェースを使用して DLP API を紹介します。ユーザーはプロジェクト コードをダウンロードし、サンプル ディレクトリのいくつかのツールとその基礎となる機能を確認します。
Cloud DNS ResourceRecordSets API
この Codelab では、gcloud を使用して Cloud DNS ManagedZone と関連する ResourceRecordSet を作成し、ドメインとサブドメインを管理します。解決します。
Google Compute Engine
この Codelab では、Google Compute Engine について理解を深めるために、VM をスピンアップし、ソフトウェアをインストールし、ネットワーク ロードバランサを介してインターネットで利用できるようにします。
Python での BigQuery の使用
この Codelab では、BigQuery を Python で使用する方法を学びます。
Google Cloud Armor による bot 管理と reCAPTCHA
この Codelab では、ロードバランサとそれに関連するバックエンド サービスを作成します。その後、Cloud Armor の bot 管理ルールを作成し、これがバックエンドを保護する仕組みについて学習します。
BigQuery ジョブを Workflows と並行して実行する
この Codelab では、Workflows の並列イテレーション機能と並行して、Wikipedia データセットに対して BigQuery ジョブを実行する方法について説明します。
Cloud Tasks で HTTP リクエストをバッファリングする
この Codelab では、まず HTTP ターゲット タスク用の通常の Cloud Tasks キューを作成して使用する方法を学びます。次に、キューレベルの HTTP URI オーバーライドと新しい BufferTask API を使用して、Cloud Tasks で HTTP リクエストを簡単にバッファリングする方法を学びます。
Cloud Armor によるレート制限
この Codelab では、ロードバランサとそれに関連するバックエンド サービスを作成します。その後、Cloud Armor のレート制限ポリシーを作成し、このポリシーによってバックエンドがどのように保護されるかを理解します。
Dialogflow と Google Chat の統合
この Codelab では、Dialogflow と Google カレンダーを基盤とする Appointment Scheduler Chat アプリを Google Chat で実行できるようにします。カスタムの Google Chat メッセージを作成してデプロイします。
Cloud Run から Private Cloud SQL への接続
このラボでは、Cymbal Eats のメニュー サービスを作成し、メニュー項目を追加、更新、削除、一覧表示する RESTful API を公開します。Cloud Run で実行されるメニュー サービスのバックエンド データベースとして、Cloud SQL データベースを作成します。Cloud Run は Cloud SQL データベースと同じ VPC にないため、Cloud Run がプライベート IP アドレスを介して Cloud SQL と通信できるようにサーバーレス VPC アクセス
ウェブ機能の Codelab
この Codelab では、まったく新しいウェブ API やフラグでのみ利用できるウェブ API をいくつか試してみます。
Artifact Registry による依存関係の管理
Architect Registry で依存関係を管理する方法について説明します。
Dialogflow アプリ用にフロントエンド Django クライアントを構築する
フロントエンド用の Django クライアントを構築して Dialogflow アプリの会話環境を作成する方法について学びます。
Python で Cloud Workstations を使用したインナーループ開発
コンテナ化された環境で Cloud Workstations を使用して Python アプリケーションを開発するソフトウェア エンジニア向けに、開発ワークフローを効率化するための特長と機能を紹介します。
Cloud Armor NamedIP リスト
この Codelab では、Google Cloud Armor の名前付き IP アドレスリストについて学習します。具体的には、セキュリティ ポリシー内に名前付き IP アドレスリストを構成し、接続を検証します。
Google Cloud Shell から ASP.NET Core アプリをビルドして起動する
この Codelab では、ブラウザを離れることなく、Google Cloud Shell から ASP.NET Core アプリをビルドして起動する方法を学びます。
Cloud Bigtable の概要
この Codelab では、Java HBase クライアントを使用する Cloud Bigtable について学習します。データを読み込んでからクエリを実行し、そのデータを地図上にプロットします。
開発環境
コンテナ化された環境で Cloud Workstations を使用して Python アプリケーションを開発するソフトウェア エンジニア向けに、開発ワークフローを効率化するための特長と機能を紹介します。
ASP.NET Core アプリを App Engine にデプロイする
この Codelab では、シンプルな ASP.NET Core アプリを Google App Engine にデプロイする方法を学びます。
NodeJS によるインナーループ開発
コンテナ化された環境で Java アプリケーションを開発するソフトウェア エンジニア向けに、開発ワークフローを効率化するための特長や機能について紹介します。
VPC Service Controls - BigQuery の保護 Codelab I
この Codelab では、 VPC Service Controls を使用して BigQuery API を保護する方法を学習します。この Codelab は、サービス境界で保護された API サービスがない状態で始まり、一般公開データセットに対してクエリを実行し、その結果をプロジェクト テーブルに保存できるようにします。クエリは 1 つのプロジェクトで実行され、テーブル（結果が保存されるテーブル）は別のプロジェクトに作成されます。これは、データを 1
Vertex AI:Sklearn でカスタム予測ルーチンを使用し、予測用のデータの前処理と後処理を行う
この Codelab では、Vertex AI でカスタム予測ルーチンを使用して、カスタムの前処理と後処理のロジックを記述する方法を学びます。
Cloud Run からフルマネージド データベースへの接続
サーバーレス データベースを Cloud Run で実行されているアプリケーションと統合し、Cloud Spanner リレーショナル データベースと Cloud Firestore を使用するようにサービスを構成します。
Cloud AI Platform での XGBoost モデルの構築、トレーニング、デプロイ
このラボでは、BigQuery からデータを取り込み、Cloud AI Platform Notebooks インスタンスで XGBoost モデルを構築し、モデルを AI Platform にデプロイするという、GCP での ML ワークフロー全体を学びます。
GKE Autopilot で実行されているアプリケーションからプライベート AlloyDB インスタンスへの接続
GKE Autopilot で実行されているアプリケーションを AlloyDB データベースのプライベート インスタンスに接続する方法について説明します。
Node.js と Cloud Run を使用して Google Workspace アドオンを構築する
この Codelab では、Node.js と Cloud Run を使用して Google Workspace アドオンを作成する方法を学びます。
VPC Service Controls 基本チュートリアル I
このラボでは、VPC Service Controls の境界を作成し、それを使用してプロジェクトを保護します。次に、VPC Service Controls の上り（内向き）違反を引き起こし、拒否のトラブルシューティング プロセスについて説明します。このラボを修了すると、VPC Service Controls を使用してリソースを保護する方法をより深く理解できるようになります。
VPC Service Controls 基本チュートリアル II - 下り（外向き）違反のトラブルシューティング
このラボでは、VPC Service Controls の境界を作成し、それを使用してプロジェクトを保護します。その後、VPC Service Controls の下り（外向き）違反を引き起こし、下り（外向き）ルールを作成して拒否のトラブルシューティング プロセスを確認します。このラボを修了すると、VPC Service Controls を使用してリソースを保護する方法をより深く理解できるようになります。
ウェブアプリに迅速なナビゲーションとシームレスなページ遷移を追加する
Google Chrome の最新の API を使って、ウェブアプリに迅速なナビゲーションとシームレスなページ遷移を追加する方法を学びます。
Cloud AI Platform にデプロイされた財務 ML モデルを What-if ツールを使用して分析する
このラボでは、金融データセットで XGBoost モデルをトレーニングして Cloud AI Platform にデプロイし、What-if ツールで分析する方法を学びます。
好みのメディアクエリを使用してユーザー適応インターフェースを構築
アダプティブ ウェブフォームを構築する方法について説明します。このフォームでは、各ユーザーが、その時点での好みを反映したカスタマイズされたインターフェースを受け取ることができます。
インスタンスごとの重み付きネットワーク ロード バランシング
この Codelab では、重み付きロード バランシングを使用した HTTP ヘルスチェックで報告された重みに基づいて、ロードバランサのバックエンド インスタンスにトラフィックを分散するようにネットワーク ロードバランサを構成する方法を学びます。
IAM を使用してプロジェクトへのアクセスを許可する
この Codelab では、Google Cloud コンソールを使用して、プロジェクトのプリンシパルに Identity and Access Management（IAM）ロールを付与する方法について説明します。
Vertex AI による安全なユーザー管理ノートブックの作成
このチュートリアルでは、安全なユーザー管理ノートブックを構成する方法を学びます。
AlloyDB と Vertex AI Agent Builder を使用してスマート ショッピング アシスタントを構築する - パート 2
この Codelab では、顧客からの質問に回答したり、商品を見つけたり、e コマース データセット向けに検索結果をカスタマイズしたりするための知識ベースのチャット アプリケーションを構築します。
Google Cloud Platform に ABAP Platform トライアル 2022 をインストールし、ABAP SDK をインストールする
この Codelab では、ABAP Platform トライアル 202 をインストールします。
AlloyDB と Vertex AI Agent Builder を使用して特許検索アシスタントを構築する - パート 2
この Codelab では、特許検索に関連する質問に回答し、特許データセットの真実に基づいた結果をソースとして提示する、知識ベースのチャット アプリケーションを構築します。
Compute Engine VM でホストされている SAP 用のトークンを使用して ABAP SDK 認証を構成し、Address validation API を実行する
この Codelab では、Compute Engine VM でホストされている SAP 用のトークンを使用して ABAP SDK 認証を構成し、Address Verification API を実行します。
Thread ボーダー ルーター - Thread 1.2 マルチキャスト
Thread 1.2 では、Thread ネットワーク間にマルチキャストが導入され、Thread ネットワークとインフラストラクチャ（Wi-Fi/イーサネット）のネットワーク セグメント間でマルチキャスト通信が可能になります。この Codelab では、Thread 1.2 マルチキャスト機能をセットアップして操作するプロセスについて説明します。
Thread ボーダー ルーター - 双方向 IPv6 接続と DNS ベースのサービス ディスカバリ
この Codelab では、OTBR を標準の Thread ボーダー ルーターとして使用し、同じ Wi-Fi ネットワークに接続しているスマートフォンから Thread エンドデバイスを検出してリーチします。
Simply Studio v5 を使用して Silicon Labs EFR32 ボードと OpenThread で Thread ネットワークを構築する
この Codelab では、実際のハードウェアで OpenThread をプログラミングし、Thread ネットワークを作成して管理し、ノード間でメッセージを渡します。
OTNS を使用してスレッド ネットワークをシミュレートする
この Codelab では、OTNS CLI とウェブ ビジュアリゼーションを使用して、シミュレートされた Thread ネットワーク内のノードを追加/移動/削除し、ネットワークがトポロジの変化にどのように適応するかを確認します。
可視化によるスレッド ネットワークのテスト
この Codelab では、ウェブ インターフェースを使用して可視化された OpenThread 機能テストを実施します。
Thread ボーダー ルーター - NAT64 経由でインターネット アクセスを提供
この Codelab では、NAT64 をサポートする OpenThread ボーダー ルーターを構築し、ネットワーク内のエンドデバイスを使用して、インターネットから IPv4 のみのリソースにアクセスします。
nRF52840 ボードと OpenThread で Thread ネットワークを構築
この Codelab では、実際のハードウェアで OpenThread をプログラミングし、Thread ネットワークを作成して管理し、ノード間でメッセージを渡します。
ESP32H2 と ESP Thread ボーダー ルーター ボードを使用して Thread ネットワークを構築する
この Codelab では、実際のハードウェアで OpenThread をプログラミングし、Thread ネットワークを作成して管理し、ノード間でメッセージを渡します。
コンピュータ ビジョンを簡単に: Spring Boot と Java での Vision AI
Spring Boot と Java を使用してコンピュータ ビジョン アプリケーションを作成し、プロジェクトで画像認識と分析の可能性を引き出せるようにします。
Accelerated Mobile Pages の高度な概念
この Codelab では、Accelerated Mobile Pages の主なコンセプトと従来の HTML ドキュメントとの違いについて紹介します。そのためには、AMP ドキュメントを作成して検証します。
Accelerated Mobile Pages の基礎
この Codelab では、Accelerated Mobile Pages の主なコンセプトと従来の HTML ドキュメントとの違いについて紹介します。そのためには、AMP ドキュメントを作成して検証します。
Cloud Shell と gcloud のスタートガイド
この Codelab では、Google Cloud Platform でホストされているコンピューティング リソースにウェブ経由で接続する方法を学びます。
Cloud Run による 3 つの簡単なステップで開発から本番環境へ
この Codelab では、シンプルなウェブアプリを作成してプライベートの開発環境で実行し、Docker を使用してコンテナで実行し、最後に同じアプリをクラウドにデプロイします。
Spring Boot アプリを Cloud SQL に接続する
Spring Boot アプリを Cloud SQL に接続する方法を学習します。
Cloud Datastore を使用した Spring Boot アプリケーション
この Codelab では、Spring Cloud GCP を使用して Datastore からオブジェクトを読み書きする方法を学びます。
Spring Integration と Google Cloud Pub/Sub を使用したメッセージング
この Codelab では、バックグラウンドで Google Cloud Pub/Sub を使用し、Spring Integration を介してメッセージを交換する 2 つの Spring Boot アプリケーションを構築します。
Google Cloud Platform を使用して Kotlin Spring アプリケーションを構築する
この Codelab では、Kotlin を使用して Spring アプリケーションを作成し、Cloud Pub/Sub や Cloud SQL などの Google Cloud Platform テクノロジーと統合します。
Cloud Spanner ゲーム取引投稿
この Codelab では、Cloud Spanner と連携するアイテム サービスと取引後サービスを実装します。
C# での Hello Cloud Run
この Codelab では、ステートレス コンテナをサーバーレスな方法（インフラストラクチャを抽象化した方法）でデプロイして実行することで、Cloud Run の使用を開始する方法を学びます。Cloud Run は、フルマネージド型で実行することも、GKE クラスタ上で実行することもできます。
C# で Speech-to-Text API を使用する
この Codelab では、C# で Speech-to-Text API を使用する方法を学びます。
Node.js での Speech-to-Text API の使用
この Codelab では、Node.js で Speech-to-Text API を使用して音声ファイルを文字変換します。
Cloud SQL への接続: Compute Engine、プライベート IP、Cloud SQL Proxy
この Codelab では、Cloud SQL Proxy を使用して、Google のプライベート内部ネットワーク内で Compute Engine インスタンスと Cloud SQL 間の接続を設定します。
Cloud SQL への接続: パブリック IP と承認済みネットワーク
この Codelab では、どこからでもアクセス可能な Cloud SQL インスタンスへの簡単な接続を設定します。
Cloud Run 関数（HTTP）のスタートガイド
Cloud Run の関数を使ってみる
Dockerfile によるコンテナの開発
Docker は、アプリケーションを開発、リリース、実行するためのオープン プラットフォームです。Docker を使用すると、アプリケーションをインフラストラクチャから分離して、インフラストラクチャをマネージド アプリケーションのように扱うことができます。また、コードのリリース、テスト、デプロイを高速化し、コード作成からコード実行までのサイクルを短縮できます。 Docker は、カーネル
Binary Auth によるデプロイのゲーティング
Binary Authorization は、信頼できるコンテナ イメージのみが Google Kubernetes Engine（GKE）や Cloud Run にデプロイされることを保証する、デプロイ時のセキュリティ管理サービスです。Binary Authorization
Dataproc Serverless
この Codelab では、Dataproc Serverless の開始方法、豊富な機能セットへのアクセス方法など、Dataproc Serverless のすべてを学びます。
Codelab: Gemini を使用して JavaScript で Chrome 拡張機能を作成する
この Codelab では、Gemini を使用して Chrome 拡張機能を作成します。今後、Google Meet ページに機能を追加できるレベルに到達するためのイテレーション機能を追加する予定です。
Flutter アプリにホーム画面ウィジェットを追加する
この Codelab では、iOS または Android 向けの Flutter アプリ用のホーム画面ウィジェットを作成します。基本的な Flutter ニュースアプリから始めます。その後、ネイティブ フレームワークを使用してウィジェット自体の UI を作成します。最後に、リソースを共有し、ウィジェットとメインアプリ間の通信を確立する方法を学びます。
Vertex AI から画像を生成して Google 広告にアップロードする方法
この Codelab では、Vertex AI で画像を生成し、その画像を Google 広告に送信する方法を学びます。
Google Dataproc で Spark ML モデルを作成する
この Codelab では、Spark ML ジョブを Google の Dataproc サービスに送信します。
OHS と Google Cloud を使用して Android アプリから FHIR データを管理する
Android-FHIR SDK、OHS、Google Cloud Healthcare API を使用して、安全かつスケーラブルでコンプライアンスを遵守したデータドリブンのヘルスケア モバイルアプリを構築
Google Compute Engine 上の Dataproc
この Codelab では、Google Compute Engine（GCE）で Dataproc を使用する方法を学びます。
GKE Autopilot および Pub/Sub と統合する Workflows をトリガーするように Eventarc を構成する
GKE Autopilot や Pub/Sub と統合される Workflows をトリガーするように Eventarc を構成し、お客様に特典を提供するビジネス プロセスを実行する方法について説明します。
Firebase 向け Google アナリティクスを使用して WebView でイベントをトラッキングする
この Codelab では、GA4F を使用して WebView 内のウェブページのイベントをネイティブ コードに転送し、トラッキングする方法を説明します。
高度なトラフィック管理（Envoy）を使用した外部 HTTPS LB の Codelab
この Codelab では、新しい外部 HTTPS ロードバランサで使用できる高度なトラフィック機能について学びます。
Eventarc を使用したワークフローのトリガー
Cloud Run や Pub/Sub と連携する Workflows をトリガーするように Eventarc を構成し、お客様に特典を提供するビジネス プロセスを実行する方法について説明します。
ウェブサイトを描画する: Gemini モデルを使用して、想像力をウェブサイトに変換しましょう。
この Codelab では、Gemini 1.0 Pro Vision、Gemini 1.5 Pro などの生成 AI モデルを使用して、図形描画をウェブサイト コードに変換する Cloud Run アプリケーションを数分で構築します。
Dialogflow Essentials を使用して Android 用音声ボットを構築するフラッター
Dialogflow には、ウェブ、Google アシスタント、ソーシャル メディア、Phone Gateway など、多くのインテグレーションがあらかじめ組み込まれています。しかし、chatbot をモバイル デバイスで使用できるようにするには、カスタム統合を作成する必要があります。このラボでは、Dialogflow Essentials を Flutter アプリに統合する方法について学習します。
サイドカーを使用して Cloud Run サービスを作成する
localhost ポートとボリューム マウントを使用してサイドカーと通信する Cloud Run サービスを作成する方法について説明します。
Document AI（Python）を使用したフォーム解析
この Codelab では、Document AI の Form パーサーを使用して、Python で手書きのフォームを解析する方法を学びます。 ここでは、例として簡単な医療用登録フォームを使用しますが、この手順は DocAI でサポートされているすべての一般化フォームでも機能します。 この Codelab は、Document AI の他の Codelab の内容に基づいて作成されています。 このラボを始める前に、次の Codelab を完了しておくことをおすすめします。 この Codelab
Document AI Workbench - カスタム ドキュメント エクストラクタ
この Codelab では、Document AI Workbench で独自のトレーニング データを使用して完全にカスタマイズされたモデルを作成する方法を学びます。
ハンズオン: Dialogflow と Actions on Google を使用して、Google アシスタント用のテレビガイド アクションを作成する
Google アシスタントとの会話を作成して、テレビガイドの情報を取得できるようにしましょう。
インテント カバレッジを拡大し、生成フォールバックでエラーを適切に処理
この初心者向けの Codelab では、Google の最新の生成大規模言語モデル（LLM）を使用して仮想エージェントのレスポンスを生成する生成フォールバック機能について学習します。
ハンズオン: Women in Voice ワークショップ
Google アシスタントとの会話を作成して、Women in Voice ミートアップ グループのイベントや文献情報を取得しましょう。
Android 用のユーザー補助サービスを開発する
この Codelab では、Android ユーザー向けのユーザー補助サービスを作成する方法を学びます。
Dialogflow CX ジェネレータとデータストアを使用した情報に基づく意思決定
この初心者向けの Codelab では、ジェネレータ機能について学習します。生成ツールは、Google の最新の生成大規模言語モデル（LLM）を使用してエージェントのレスポンスを生成します。この Codelab のコンテキストでは、データストアから情報を取得するジェネレータを使用して、情報に基づいた意思決定を行います。
Document AI Workbench - アップトレーニング
この Codelab では、Document AI のアップトレーニングを使用し、独自のトレーニング データを使用してモデルの品質を向上させる方法を学びます。
ハンズオン: Google Workspace と Dialogflow を使用して Google Chat でテレビガイドを作成する
動的なカード レスポンスを使用する Google Chat 用のカスタム Dialogflow chatbot を構築する方法を学習します。
Document AI（Python）を使用した専用プロセッサ
この Codelab では、Procurement DocAI と Lending DocAI を使用して、特殊なドキュメントを分類、解析する方法を学びます。
Document AI（Python）を使用した光学式文字認識（OCR）
この Codelab では、Document AI とPython を使用して、PDF ドキュメントの光学式文字認識（OCR）を実行します。オンライン（同期）およびバッチ（非同期）で処理をリクエストする方法についても学習します。
Apache Kafka から Pub/Sub への移行
この Codelab では、段階的な移行手法を使用して Apache Kafka から Google Cloud Pub/Sub にアプリケーションを移行します。
Google Cloud Dataflow を使用して最初の SQL ステートメントを実行する
このページでは、Dataflow SQL の使用方法と Dataflow SQL ジョブの作成方法について説明します。
Document AI: 人間参加型
この Codelab では、Document AI の人間参加型を使用して、専用プロセッサで人間による確認のタスクを行う方法を学びます。
Google Cloud Dataflow での Notebooks の使用
インタラクティブな Beam を使用してノートブックを設定して実行する
Document AI を使用して手書きフォームをインテリジェントに処理（Node.js）
この Codelab では、Node.js で Document AI API を使用するチュートリアルの作成に焦点を当てます。
ウェブ コンポーネントから Lit Element へ
この Codelab では、ウェブ コンポーネントを一から作成し、段階的に Lit Element に拡張します。
HEY を使用した Vertex AI オンライン予測ベースライン テスト
このチュートリアルでは、HEY と予測の Cloud Monitoring 指標を使用してベースライン テストを実施する方法を学びます。
Gemini Code Assist を使用したテストの概要
Gemini Code Assist を使用してコードのテストを作成する
Node.JS と Google Cloud Functions を使用して DAG をトリガーする
この Codelab では、Google Cloud Functions を使用して Google Cloud Composer で Apache Airflow ワークフロー（DAG）をトリガーする方法について説明します。この DAG は、BashOperator を使用して単純な bash コマンドを実行します。
Cloud AI Platform での PyTorch モデルのトレーニングとハイパーパラメータ チューニング
このラボでは、クラウドでハイパーパラメータ調整を使用してモデルをトレーニングする方法を学びます。PyTorch を使用してこれを行う方法について説明しますが、これは任意のフレームワークで行うことができます。
Vertex AI と BigQuery ML による時系列予測
このラボでは、ノートブック、トレーニング、予測、BigQuery ML など、Vertex AI を使用して時系列の問題を解決する方法を学びます。
C# で Text-to-Speech API を使用する
この Codelab では、C# で Text-to-Speech API を使用する方法について学習します。
C# での Translation API の使用
この Codelab では、C# で Translation API を使用する方法を学びます。
Cloud Run 上の Node.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL データベースに接続する方法
Cloud SQL Node.js コネクタ は、Node.js アプリケーションを Cloud SQL データベースに安全に接続する最も簡単な方法です。 Cloud Run はフルマネージドのサーバーレス プラットフォームで、HTTP リクエスト経由で呼び出し可能なステートレス コンテナを実行できます。この Codelab では、IAM 認証を使用して、サービス アカウントを使用して Cloud Run 上の Node.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL
Python で Text-to-Speech API を使用する
このチュートリアルでは、Python で Text-to-Speech API を使用する方法を学びます。
Cloud Tools for PowerShell をインストールして使用する
この Codelab では、Cloud Tools for Windows PowerShell をインストールして使用する方法を学びます。
Workflows を使用したサーバーレス オーケストレーションの概要
この Codelab では、Workflows を使用して Google Cloud と HTTP ベースの API サービスをオーケストレートして自動化する方法を学びます。
Python で Vision API を使用する
このチュートリアルでは、Python で Vision API を使用する方法を学びます。
Cloud Workstations と Cloud Code を使用した開発
Cloud Workstations を使用して、コンテナ化された環境で Java ソフトウェア エンジニアの開発ワークフローを効率化するための特長と機能について説明します。
ウェブ Bluetooth で PLAYBULB キャンドルを操作する
JavaScript だけで、初期の Web Bluetooth API を使って LED フレームレス キャンドルを制御するウェブアプリを作成できます。
NodeJS と Cloud Workstations を使用したインナーループ開発
コンテナ化された環境で Cloud Workstations を使用して Nodejs アプリケーションを開発するソフトウェア エンジニア向けに、開発ワークフローを効率化するための特長と機能を紹介します。
BigQuery SQL と Vertex AI を使用した生成インサイト
BigQuery SQL クエリと Vertex AI PaLM API を使用して、映画の成功評価予測と処方箋アプリを作成します。
流体数値解析による Gromacs 分子動力学シミュレーションを実行するSlurm-GCP
この Codelab では、SchedMD の Slurm-GCP ソリューションを使用して Google Cloud Platform で Gromacs を実行する手順について説明します。
Java を使用したインナーループ開発 - SpringBoot
コンテナ化された環境で Java アプリケーションを開発するソフトウェア エンジニア向けに、開発ワークフローを効率化するための特長や機能について紹介します。
Android ビューの基本的な色のハーモナイゼーション
この Codelab では、カスタムカラーとダイナミック テーマを調和させる方法を学びます。
生成 AI - キーワードからの画像生成
この Codelab では、生成 AI API を使用して、指定されたキーワードから画像を生成する方法を学びます。これは 2 段階からなるプロセスです。text-bison API を呼び出して画像生成プロンプトを生成し、次に Imagen API を呼び出して生成されたプロンプトに従って画像を生成します。このワークフロー全体は、Gradio アプリを使用してフロントエンドで起動します。
Vertex AI PaLM API を使用した BigQuery ML と SQL のみの LLM
BigQuery の一般公開データセットとして利用可能な GitHub リポジトリのソースコードの要約。テキスト生成に Vertex AI 大規模言語モデル（text-bison）を BigQuery のホスト型リモート関数として使用しています。
ハモンと戦う - マイクロサービスの合戦場
この Codelab では、アリーナ内で「jamón」を相互に「投げる」ことで他のマイクロサービスと戦うマイクロサービスを構築します。
Cloud Run で PaLM API を使用してチャットアプリ
Python Flask フレームワークと Vertex AI PaLM API モデルを使用してチャット アプリケーションを開発する
マテリアル 3 を使用した Compose でのテーマ設定
この Codelab の目的は、新しいマテリアル デザイン 3 と Material You の実装を使用した Jetpack Compose でのテーマ設定のデモを行うことです。
Kotlin 04.1 の高度な Android: Android Google マップ
Android Kotlin アプリに Google マップを追加してスタイルを設定する方法について説明します。
ML Kit で AutoML Vision を使用してデバイス上の画像分類モデルをトレーニングしてデプロイする
この Codelab では、ML Kit で AutoML Vision Edge を使用して画像分類器をトレーニングし、ML Kit SDK を使用して Android または iOS スマートフォンで画像分類器を実行します。
Cloud Foundation Toolkit 入門ガイド
この Codelab では、Cloud Foundation Toolkit（CFT）の使用を開始し、一連のステップに沿って CFT モジュールに機能を追加します。
Google VPN 経由で AlloyDB を Oracle に接続する
この Codelab では、VPN 経由で接続された別のネットワークにデプロイされた Oracle データベースに AlloyDB クラスタを接続する方法を学びます。
BigQuery を使用して GitHub データをクエリする
BigQuery の基本と、GitHub commit データを例として使用してテラバイト単位の一般公開データに対してクエリを実行する方法を学習します。
ARCore の未加工の深さ
この Codelab では、新しい Raw Depth API を使用して ARCore アプリを作成する手順を説明します。
Battle One - マイクロサービスの戦場
この Codelab では、アリーナ内で互いの葉を「投げる」ことで他のマイクロサービスと戦うマイクロサービスを構築します。
Anthos Service Mesh ワークショップ: ラボガイド - 日本語
このワークショップは、GCP 上でグローバルに分散されたサービスを本番環境に設定する方法を説明する、実践的で実践的な経験です。使用される主なテクノロジーは、コンピューティング用の GKE と、安全な接続、オブザーバビリティ、高度なトラフィック シェーピングを作成するための Anthos サービス メッシュです。このワークショップで使用するプラクティスとツールはすべて、本番環境で使えるものと同じです。
Anthos Service Mesh ワークショップ: ラボガイド
このワークショップは、GCP 上でグローバルに分散されたサービスを本番環境に設定する方法を説明する、実践的で実践的な経験です。使用される主なテクノロジーは、コンピューティング用の GKE と、安全な接続、オブザーバビリティ、高度なトラフィック シェーピングを作成するための Anthos サービス メッシュです。このワークショップで使用するプラクティスとツールはすべて、本番環境で使えるものと同じです。
アプリにダイナミック カラーを追加する
この Codelab では、アプリのテーマ設定をマテリアル 3 に移行し、後でダイナミック カラーを適用します。
BigQuery ML スタートガイド
この Codelab では、BigQuery を使用してアナリティクス 360 データセット用の ML モデルを作成する方法を学びます。
Cloud Data Fusion を使用して CSV データを BigQuery に取り込む - バッチ取り込み
この Codelab では、Cloud Data Fusion を使用して CSV 形式の医療データを BigQuery に読み込むデータ取り込みパターンを実装します。
Google スプレッドシートと Google スライドでビッグデータを分析情報に変換
この中級者向けの Google Apps Script Codelab では、Google Workspace と Google Cloud コンソールという 2 つの Google デベロッパー プラットフォームを使用します。具体的には、Cloud コンソールの BigQuery API（Apps Script の高度なサービス）と、組み込みの Google Workspace サービスのペア（Google スプレッドシートと Google スライド）を使用します。このサンプルアプリの目的は、ビッグデータ分析からスライド プレゼンテーションまで、最終的な作業をすべて（比較的）短いコードで自動化できることをユーザーに示すことです。
BigQuery 用の bq コマンドライン ツールを使用してデータを読み込んでクエリを実行する
BigQuery 用の Python ベースのコマンドライン ツールである bq を使用してデータを読み込んでクエリを実行する方法を学習します。
Cassandra ユーザー向け Cloud Bigtable
この Codelab では、データの挿入、更新、読み取り、削除を行う一般的な Cassandra クエリと、Java クライアントを使用した Cloud Bigtable の同等のクエリを比較します。
ユーザー定義ルールを使用して NLB/VM に対応する Cloud Armor
この Codelab では、ユーザー定義のルールを使用して Cloud Armor ネットワーク エッジのセキュリティ ポリシーを構成する方法を学びます。
Vertex AI: 予測用の BigQuery ML モデルのエクスポートとデプロイ
このラボでは、 BigQuery ML でモデルをトレーニングし、そのモデルを Vertex AI にエクスポートしてデプロイします。これは、Google Cloud の最新の AI プロダクトです。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $2 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は Google Cloud 全体の ML
Google Apps Script の実践: 4 行のコードで Google スプレッドシート、マップ、Gmail にアクセスする
この Codelab では、Google のデベロッパー テクノロジーを利用するコードを記述する最も簡単な方法の一つを紹介します。これは、ウェブ開発の主流言語である JavaScript を利用することで実現しています。Google Apps Script を使用して、Google スプレッドシートのセルから住所を抽出し、その住所に基づいて Google マップを生成し、Gmail でその地図を添付ファイルとして送信するコードを記述します。さらに、必要なのはわずか 4 行のコードです。
Dialogflow を BigQuery と統合する方法
このラボでは、Dialogflow のフルフィルメントのコンセプトを使用します。BigQuery でデータセットとテーブルを作成し、Dialogflow フルフィルメントで BigQuery 統合の詳細を設定して、会話エクスペリエンスをテストする方法を学習します。
CEL-Go Codelab: 高速で安全な埋め込み式
この Codelab では、Go で実装される Common Expression Language で式を記述します。変数の作成、論理演算子や演算子の使用、JSON の作成、proto の作成、式の調整を行います。
Battle Peach - マイクロサービスの戦場
この Codelab では、アリーナでモモを「投げる」ことで他のマイクロサービスと戦うマイクロサービスを構築します。
Bigtable と Dataflow: データベースのモニタリング技術（HBase Java クライアント）
この Codelab では、Dataflow を使用して大量のデータを読み込んで読み取る際の Bigtable の書き込み/読み取りをモニタリングする方法を学びます。
フルスタックの映画レコメンデーション システムの構築
この Codelab では、フルスタックのレコメンデーション システムを構築します。TensorFlow Recommender を使用して 2 つのレコメンデーション モデルをトレーニングし、TensorFlow Serving をバックエンドとして使用してデプロイします。また、フロントエンドとしてクロス プラットフォームの Flutter アプリも作成します。
Interaction to Next Paint（INP）を理解する
Interaction to Next Paint（INP） について学習するためのインタラクティブなデモと Codelab。 コードは web-vitals-codelabs リポジトリ にあります。 ページの上部に、[ スコア ] カウンタと [ インクリメント ] ボタンがあります。リアクティブと応答性の典型的なデモ ボタンの下に、次の 4 つの測定値があります。 FPS エントリとタイマー
PaLM Text Bison モデルをラップする Cloud Functions の関数
Python で記述された Cloud Functions の関数について説明します。この関数は、Vertex AI モジュールを初期化し、PaLM Text Bison モデルを呼び出すためのエンドポイントを提供します。
カスタム テキスト分類モデルを作成し、それを使用してアプリを更新する
この Codelab では、「モバイル テキスト分類のスタートガイド」パスウェイで作成したモデルを拡張し、独自のデータで機能するモデルを作成する方法を学びます。その後、Android アプリや iOS アプリを新しいモデルでアップデートする方法を確認します。
TensorFlow.js: 独自の「Teachable Machine」を作成するTensorFlow.js で転移学習を使用する
この Codelab の内容
TensorFlow エージェントと Flutter を使用してボードゲームを作成する
この Codelab では、機械学習を利用して簡単なボードゲームを作成します。TensorFlow エージェントを使用して強化学習モデルをトレーニングし、TensorFlow Serving をバックエンドとして使用してデプロイします。また、ゲームのフロントエンドとして、クロス プラットフォームの Flutter アプリも作成します。
基本的なメッセージ スタイル アプリを作成する
この Codelab では、テキスト ボックスと送信ボタンを備えたシンプルなメッセージ アプリの作成方法を学びます。
Vertex AI と Svelte Kit を使用したテキスト Summarizer アプリ
テキスト要約のユースケースを作成し、Svelte Kit ウェブアプリで Google Cloud Vertex AI を使用して、ユーザーが記事、テキスト、その他の形式のコンテンツを要約できるようにします。
画像分類器のカスタムモデルを作成する
この Codelab では、特定の花を認識するように ML モデルをトレーニングします。
TensorFlow.js: エッジケースを処理するコメントスパム検出モデルを再トレーニングする
この Codelab では、Model Maker を使用して、コメント スパム モデルを再トレーニングして、事前トレーニング済みモデルで処理できなかったエッジケースを考慮し、新しいモデルをウェブ アプリケーションに再デプロイする方法を学びます。
カスタムモデルをアプリに統合する
この Codelab では、ML Kit のカスタムモデルを使用して、カスタム画像分類モデルを Android アプリまたは iOS アプリに統合する方法を学びます。
コメントスパムの機械学習モデルを構築する
この Codelab では、他のコメントからスパムを除外できる機械学習モデルがどのように作成されるかを学びます。
Vertex AI PaLM API を使用したテキスト要約メソッド
このチュートリアルでは、スタッフィングの手法を通じて、生成モデルを使用してテキストの情報を要約する方法を学びます。
Coral Edge TPU を使用して、TensorFlow.js と Node で TFlite モデルを実行する
Node.js で TensorFlow Lite モデルを実行し、Coral Edge TPU と WebNN でモデルを高速化します。
Codelab: テスト駆動開発を加速する Gemini
Gemini の助けを借りて、TDD（テスト駆動開発）アプローチを使用して、シンプルな Ruby アプリを作成します。
ポリシーベースのルート（PBR）に関する Codelab
この Codelab では、ポリシーベース ルート（PBR）を構成して活用し、機能を検証する方法を学びます。
Cloud Secure Web Proxy（SWP）Codelab
この Codelab では、Cloud Secure Web Proxy（SWP）をデプロイして活用し、ウェブ トラフィックを保護する方法を学びます。
Looker Studio であらゆるデータを接続して可視化
Looker Studio は、Google のビジネス インテリジェンスおよび可視化プラットフォームです。この Codelab では、Looker Studio で任意のソースからのデータを接続し、可視化する方法を学びます。Google Apps Script を使用して、API からデータを取得し、Looker Studio でそのデータを可視化するコードを記述します。
Cloud Run ジョブ
Cloud Run サービスと Cloud Run ジョブのどちらでも、Cloud Run でコードを実行できます。この Codelab では、Cloud Run ジョブをいつどのように使用するかについて学びます（ジョブの作成方法、ジョブの実行方法、ジョブの管理方法など）。
dscc-gen を使用してデータポータルのコミュニティ ビジュアリゼーションを作成する
この Codelab では、プロジェクト テンプレート ツールの dscc-gen を使用して、データポータルのコミュニティ ビジュアリゼーションを作成します。
Looker Studio でカスタム ビジュアリゼーションを作成する
この Codelab では、Looker Studio レポートで使用できるカスタムのビジュアリゼーションを作成する方法を学びます。
Cloud NAT の動的ポート割り当ての使用
このラボの目標は、Cloud NAT の動的ポート割り当て（DPA）機能について学習することです。
Cloud NAT NAT ルールの使用
このラボの目標は、Cloud NAT のルール機能について学習することです。
vLLM と OpenAI Python SDK を使用して Cloud Run GPU で LLM 推論を実行する方法
vLLM と OpenAI Python SDK を使用して Cloud Run GPU で LLM 推論を実行する方法を学習する
すべての JavaScript フレームワークを Cloud Run にデプロイする方法
Angular、Nuxt.js、Next.js などの JavaScript フレームワークを Cloud Run にデプロイする方法を学習します。
ダイレクト VPC 下り（外向き）を使用して内部の Cloud Run サービスにアクセスするように Cloud Run サービスを構成する方法
ダイレクト VPC 下り（外向き）を使用して内部の Cloud Run サービスにアクセスするように Cloud Run サービスを構成する方法について説明します。
Cloud Run、Video Intelligence API、Vertex AI を使用して、動画のシーン単位の画像説明サービスを作成する
Vertex AI と Video Intelligence API を使用して、動画の各シーンの画像を記述する Cloud Run サービスを作成する方法について説明します。
最初の 100 個のファイルを表示する &Google ドライブ内のフォルダ
この Codelab では、Google Workspace REST API の使用方法について説明します。ここでは、簡潔性と可用性を高めるために Python を使用していますが、好みの開発言語を選択することもできます。導入用のトピックが多数掲載されており、最後に、最初の 100 個のファイルを表示する簡単なスクリプトを作成することと、Google ドライブ上のフォルダを作成できます。
Google Cloud Functions で Gmail の受信トレイを強化する
この Codelab では、G Suite API と Google Cloud Functions を使用して、Gmail のメッセージを自動的かつプログラマティックに処理する方法を学びます。
Cloud Run ジョブの使用方法Video Intelligence API で動画を処理する
Vertex AI と Video Intelligence API を使用して、動画の各シーンの画像を記述する Cloud Run ジョブを作成する方法について説明します。
Cloud Run サービスから Cloud Storage 内の PDF（非構造化データ）に対して Vertex AI Search を使用する
Cloud Run サービスから Vertex AI Search にクエリを実行する方法を学習します。
Slurm を利用して自動スケーリング HPC クラスタをデプロイする
Google Compute Engine、Google Deployment Manager、Slurm ワークロード マネージャーを使用して、動的にスケーラブルな HPC クラスタをプロビジョニングする方法について説明します。
内部 Cloud Run サービスと公共のインターネットの両方にアクセスするように Cloud Run サービスを構成する
パブリック インターネット アクセスを維持しながら、ダイレクト VPC 下り（外向き）を使用して内部専用の上り（内向き）Cloud Run サービスにアクセスする方法について説明します
Cloud Run に Gemini を活用したチャットアプリをデプロイする方法
express.js、htmx、tailwindCSS を使用して、Gemini を利用したチャットを Cloud Run にデプロイする方法を学習します。
Cloud Build を使用して GitHub から Cloud Run に変更を自動的にデプロイする方法
Cloud Build を使用して GitHub から Cloud Run に変更を自動的にデプロイする方法
Gemini 関数呼び出しで Cloud Run を使用する方法
Gemini 関数呼び出しのエンドポイントとして Cloud Run を使用する方法。
Google Cloud Codelab を受講していますか？ここからスタート！
この Codelab では、次の Codelab で使用する Google Cloud プロジェクトを設定します。また、Cloud Shell を使用してファイルを編集し、ターミナル コマンドを実行する方法も学習します。
BigQuery と AI Platform Notebooks を使用して臨床データを分析する
この Codelab では、BigQuery と AI Platform Notebooks を使用して、GCP で臨床データにアクセスして分析するソリューションについて説明します。
TensorFlow.js の事前トレーニング済み ML モデルを使用して、JavaScript でスマート ウェブカメラを作成
この Codelab では、TensorFlow.js の事前トレーニング済みモデル（COCO-SSD）のいずれかを読み込んで使用し、それを使用してトレーニングされた一般的なオブジェクトを認識する方法を学びます。
Google ドキュメントを使用して、ビジネス ミーティングの文字起こしを作成し、ML
この Codelab では、Google Docs API を使用して Google ドキュメントを作成し、音声ファイルの文字起こしをこのドキュメントに書き込みます。Speech-to-Text API を使用して、特定の音声ファイルの文字起こしを取得します。
Duet AI のデベロッパー向け技術ハンズオン ワークショップ ガイド Codelab
このワークショップの目的は、ユーザーと実務担当者に Duet AI の実践的なトレーニングを提供することです。 この Codelab では、次のことを学習します。 Duet AI for Developers が日常的な開発で実際にどのように使用されているかを示すために、このワークショップのアクティビティはナラティブの文脈で行われます。 新しいデベロッパーが e コマース会社に入社しました。このチームは、既存の e コマース
Google Kubernetes Engine で .NET Core アプリをデプロイして更新する
Microsoft.NET Core は、コンテナ内でネイティブに実行できる.NET のオープンソースかつクロス プラットフォーム バージョンです。.NET Core は GitHub で提供され、Microsoft と.NET コミュニティによって管理されています。このラボでは、コンテナ化された.NET Core アプリを Google Kubernetes Engine （GKE）にデプロイします。
Document AI ウェアハウスを使用したドキュメントの取り込み、処理、検索
この Codelab では、Document AI ウェアハウスを使用して、ドキュメント全文の取り込み、処理、検索を行います。
Eventarc イベントを使用して Kubernetes Service をトリガーする
この Codelab では、Eventarc を使用して Pub/Sub、Cloud Storage、Cloud Audit Logs からのイベントをリッスンし、Google Kubernetes Engine（GKE）で実行される Kubernetes サービスに渡します。
高度なトラフィック管理（Envoy）を使用した外部 HTTPS LB の Codelab
この Codelab では、新しい外部 HTTPS ロードバランサで使用できる高度なトラフィック機能について学びます。
Cloud KMS（非対称）でデータを暗号化および復号する
この Codelab では、Cloud KMS 非対称鍵を使用してデータの暗号化と復号を行います。
Cloud Armor によるエッジ キャッシュの防御
このラボでは、CDN 配信を作成し、Cloud Armor ルールを適用してエッジ キャッシュを保護します。
FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）を BigQuery に取り込む
この Codelab では、Cloud Healthcare FHIR API を使用して FHIR - R4 形式の医療データ（Regular リソース）を BigQuery に読み込むデータ取り込みパターンを実装します。
Google 広告と Firebase 向け Google アナリティクスのカスタム イベント - Android
この Codelab では、GA4F でイベントを実装し、Google 広告でアクション キャンペーンを開始する方法を学びます。
ソフトウェア開発ライフサイクル全体における Duet AI の使用
Duet AI を使用して既存プロジェクトのタスクをサポート。
Draco Geometry Compression による 3D データの最適化
3D グラフィックスは、ゲーム、デザイン、データの可視化など、多くのアプリケーションの基礎となっています。グラフィック プロセッサや作成ツールが進化するにつれ、より大規模で複雑な 3D モデルが一般的になり、没入型バーチャル リアリティ（VR）や拡張現実（AR）の新しい用途に利用されるようになるでしょう。モデルの複雑さが増したため、ストレージと帯域幅の要件が 3D データの爆発的な増加に対応することを余儀なくされます。 Draco では、視覚的な忠実度を損なうことなく、3D
Cloud KMS でデータを暗号化、復号する
この Codelab では、Cloud KMS を使用してデータの暗号化と復号を行います。
Flask アプリで App Engine タスクキュー（pull タスク）を使用する方法（モジュール 18）
タスクキューの pull タスクの使用方法を基本的な Python 2 Flask App Engine NDB アプリに追加する方法を学びます。
Python での HTTP Cloud Functions
このチュートリアルでは、Python で Cloud Functions の HTTP 関数を作成します。
App Engine Blobstore から Cloud Storage への移行（モジュール 16）
Python 2 App Engine ndb アプリの blobstore の使用を Cloud Storage に移行する方法について説明します。
Cloud Functions の関数で Google スプレッドシートへの CSV データのインポートを自動化
この Codelab では、Cloud Storage への CSV ファイルのアップロードに反応して、Cloud Functions の関数から Google スプレッドシートにデータを入力する方法を学びます。
App Engine blobstore の使用方法（モジュール 15）
シンプルな Python 2 App Engine アプリに blobstore 使用状況を追加する方法を学習します
Flask アプリで App Engine Memcache を使用する方法（モジュール 12）
基本的な Python 2 Flask App Engine NDB アプリに Memcache の使用を追加する方法を学習します。
App Engine タスクキューの pull タスクから Cloud Pub/Sub に移行する（モジュール 19）
Python 2 App Engine NDB およびタスクキュー（pull タスク）アプリから Cloud NDB へCloud Pub/Sub に移行してから Python 3 にアップグレード
App Engine Memcache から Cloud Memorystore への移行（モジュール 13）
Python 2 App Engine NDB およびMemcache アプリから Cloud NDB へCloud Memorystore（Redis）の後の Python 3 へのアップグレード
Cloud Functions の関数に Stackdriver Logging と Stackdriver Trace を使用する
Cloud Functions 用の Stackdriver Logging と Stackdriver Trace の使用方法を学習します。
App Engine バンドル サービスのサポートの拡張: パート 1（モジュール 17）
Gen2 ランタイムで App Engine バンドル サービスを使用する方法を学習する
モジュール 11: Google App Engine から Cloud Functions への移行
シンプルな Python App Engine アプリを変換して（または、より大きなモノリシック アプリをマイクロサービスに分割して）Cloud Functions に移行する方法を学びます。
C# で Natural Language API を使用する
この Codelab では、C# で Natural Language API を使用する方法を学びます。
基本的な「Google 翻訳」をデプロイするApp Engine、Cloud Functions、Cloud Run 上の Express.js アプリ
この Codelab では、Google Cloud Translation API を Node.js で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。
Flask アプリで App Engine タスクキュー（push タスク）を使用する方法（モジュール 7）
基本的な Python 2 Flask App Engine NDB アプリに、タスクキューの push タスク使用法を追加する方法について説明します。
モジュール 5: Cloud Buildpacks を使用して Google App Engine から Cloud Run に移行する
Cloud Buildpacks を使用してシンプルな App Engine アプリをコンテナ化し、Cloud Run に移行する方法を学習します。
App Engine ユーザー サービスから Cloud Identity Platform に移行する（モジュール 21）
Python 2 App Engine NDB およびUsers サービスアプリから Cloud NDB へCloud Identity Platform にアップグレードしてから Python 3 にアップグレード
モノリシック ウェブサイトを Google Kubernetes Engine のマイクロサービスに移行する
このラボでは、モノリシック ウェブサイトをマイクロサービスに分割し、それらを Google Kubernetes Engine にデプロイします。
モジュール 6: Cloud Datastore から Cloud Firestore への移行
簡単な App Engine アプリを Cloud Datastore から Cloud Firestore に移行する方法について説明します。
モジュール 3: Google Cloud NDB から Cloud Datastore への移行
簡単な App Engine アプリを Cloud NDB から Cloud Datastore に移行する方法について説明します。
自動化テンプレートを作成する
この Codelab では、自動化テンプレートの作成方法を学びます。
PipelineDP を使用して非公開統計情報を計算する
この Codelab では、差分プライバシー フレームワークである PipelineDP を使用して非公開統計情報を生成する方法を学びます。
Migrate for Anthos を使用した Compute Engine から Kubernetes Engine への移行
この Codelab では、Migrate for Anthos を使用して、シンプルなウェブサーバーを Compute Engine から Kubernetes Engine に移行します。
Matter デバイスをビルドする
この Codelab では、Matter デバイスを構築してコミッションし、使用します。
Matter 仮想デバイスを作成する
この Codelab では、仮想 Matter デバイスをビルドし、コミッションして使用します。
Google Thread Credentials API による Thread ネットワークの共有
独自のボーダー ルーターとアプリが Google API と連携して単一の Thread ネットワークを構築する方法についてご確認ください。
Cloud Run スターター チュートリアル
スターター アプリケーションを Cloud Run にデプロイする方法を学習します。
Cloud DNS ルーティング ポリシーと内部 TCP/UDP ロードバランサのヘルスチェックを使用したマルチリージョン フェイルオーバー
この Codelab では、プライマリ ロードバランサとバックアップ ロードバランサで Apache を実行するバックエンド VM を持つ Cloud DNS フェイルオーバー ルーティング ポリシーを作成します。フェイルオーバー機能をテストします。
WebRTC とのリアルタイム通信
2 つのブラウザ間でメディアやデータをストリーミングする方法について説明します。WebRTC のコア API とテクノロジーについて理解する。getUserMedia、CSS、キャンバス要素を使用して、画像の取得と操作を行います。ピア接続を設定し、データチャネルを使用してブラウザ間で直接データを交換します。最後に、Node.js を使用してシグナリング サーバーを設定します。
コンソールを使用したクレジット カード トランザクションの不正行為検出のための BigQuery ML
この Codelab では、コンソールを使用して BigQuery のロジスティック回帰モデルを構築し、クレジット カード取引における不正行為の検出を予測します。
Flutter と Flame で 2D 物理ゲームを作成する
2D 物理エンジンの Forge2D を使って、Flutter や Flame のゲームでゲームの仕組みを作る方法を学びましょう。
Flame with Flutter の概要
この Codelab では、Flutter 上に構築されたゲームエンジンである Flame の使用方法を学びます。Flame のコンポーネントと効果、Flame を Flutter の状態管理と統合する方法について学習します。
Google アナリティクス カスタム イベントと Flutter を使用した Google 広告キャンペーンの開始
この Codelab では、GA4F でカスタム イベントを実装し、Google 広告でアプリ アクション キャンペーンを開始する方法を学びます。
Cloud AI Platform を使用した不正行為検出モデルの説明
このラボでは、TensorFlow を使用して不正なトランザクションを特定するための tf.keras を構築し、Cloud の Explainable AI SDK を使用してモデルの結果を解釈します。
TensorFlow Enterprise と BigQuery を使用して Cloud AI Platform で不正行為検出モデルを構築する
このラボでは、BigQuery データセットを直接取り込み、Google Cloud AI Platform で TensorFlow Enterprise を使用して不正行為検出モデルをトレーニングします。
Flutter でワードパズルを作成する
コンピューティング負荷の高い Flutter アプリを作成し、Flutter の滑らかなインタラクティビティを維持する方法を説明します。
ランタイム セキュリティ分析情報
Cloud Run と GKE クラスタにアプリケーションをデプロイし、ソフトウェア デリバリー シールド セキュリティでデプロイメントのセキュリティ分析情報を表示する
Play Billing Library を使ってアプリ内で定期購入を販売する 5
この Codelab では、自動更新による定期購入とプリペイド プラン（基本プランやフレキシブル プランなど）を実装する方法を学びます。
Spanner と Vertex AI Imagen API を使用した生成 AI へのデータから
サーバーアプリ API を使用して Spanner データベースから取得したデータを使って、ユーザーが作成したポーズ プロンプトに基づいて画像を生成するポーズ生成アプリを作成します。
PaLM と LangChain4J を使用した、Java でユーザーやドキュメントとの生成 AI を活用したチャット
この Codelab では、Java の生成 AI の使用、PaLM 大規模言語モデルの統合、LangChain4J LLM オーケストレーション フレームワークの活用により、ユーザーとチャットしたりドキュメントについて質問したりします。
Gemini API を使用して Google Workspace のタスクを自動化する
Gemini API の機能を使用して Google Workspace のタスクを自動化する方法と、さらなる可能性を探ります。
MongoDB Atlas と Cloud Run でのサーバーレス MEAN スタック アプリケーション
この Codelab では、Cloud Run で動作するインストール可能な MEAN スタックアプリをビルドします。
MDC-103 Android: カラー、モーション、タイプを使用したマテリアル テーマ設定（Java）
Java のデザインを通して、商品の差別化とブランドの表現を容易にする、Android 用のマテリアル コンポーネントについて説明します。
MDC-101 Web: Material Components（MDC）Basics（ウェブ）
コア コンポーネントを使用して簡単なアプリを作成することで、ウェブ向けマテリアル コンポーネントを使用する方法の基本を学びます。
MDC-111 Android: マテリアル コンポーネントをコードベースに組み込む（Kotlin）
ゼロから始めることなく、個々のマテリアル コンポーネントを既存の Kotlin コードベースに組み込む方法を学びます。
MDC-111 Android: コードベースへのマテリアル コンポーネントの組み込み（Java）
ゼロから始めることなく、個々のマテリアル コンポーネントを既存の Java コードベースに組み込む方法を学びます。
MDC-104 Android: マテリアルの高度なコンポーネント（Java）
デザインを改善し、Java の高度なコンポーネントの背景メニューの使用方法を学習します。
MDC-103 ウェブ: 色、シェイプ、高度、タイプを使用したマテリアル テーマ設定（ウェブ）
ウェブ向けのマテリアル コンポーネントを使用すると、デザインを通じて商品を差別化し、ブランドを表現することがいかに容易になるかを学習します。
MDC-104 Android: マテリアルの高度なコンポーネント（Kotlin）
デザインを改善し、Kotlin の高度なコンポーネントの背景メニューの使用方法を学習します。
Unity の AR Foundation を使用して AR ゲームを作成する
この Codelab では、Unity の AR Foundation フレームワークで ARCore を使用し、シンプルなドライビング ゲームを作成する方法を学びます。
Go でアプリのパフォーマンスを向上させるために計測する（パート 2: プロファイラ）
継続的なプロファイリングは、パフォーマンス調整のためのラスト 1 マイルの情報を特定するためのツールです。この Codelab では、Profiler エージェントを使用してアプリケーションを計測する方法と、Cloud Profiler で可視化したグラフからボトルネックを特定する方法を学びます。
Unity と PC 版 Google Play Games のスタートガイド
この Codelab では、ゲーム（または Unity サンプルゲーム）を Google Play Games に適応させる方法を学びます。Android ゲームを PC でサポートするための最初のステップです。
BigQuery でのパーティショニングとクラスタリング
この Codelab では、BigQuery ウェブ UI を使用して、BigQuery でのパーティショニングとクラスタリングについて学習します。
C++ で Firebase を使ってみる
Android および iOS 向けの Firebase SDK についてはご存じかもしれませんが、C++クロス プラットフォーム ゲーム専用に設計された SDKこのワークショップでは、CMake で SDK を Android プロジェクトに実装し、ゲームの改善に役立つ基本的な分析機能を追加して、友人やテスターと共有してフィードバックの収集を開始できます。
ジェスチャー ナビゲーションと狭額縁エクスペリエンス
この Codelab では、既存のアプリで、アプリ コントロールがジェスチャー ナビゲーションと連携するようにします。また、完全なエッジ ツー エッジの画面エクスペリエンスも提供します。
Gemini で関数呼び出しを使用して API を操作する方法
この Codelab では、Gemini の関数呼び出しを使用して、ユーザーが為替レートを尋ね、外部 API から最新のデータを取得して、ユーザーに回答を返すアプリを作成します。
PaLM と LangChain4J を使用した Java での生成 AI テキスト生成
この Codelab では、Java での生成 AI の使用を開始し、PaLM 大規模言語モデルを統合して、LangChain4J LLM オーケストレーション フレームワークを活用します。
Google Workspace アドオンでメールの実用性を高める
この Codelab では、Gmail から離れることなく、領収書から Google スプレッドシートに簡単に経費を追加できる Gmail アドオンを設計、実装します。
Gemini Code Assist を使用して AI 要約ジャンプ スタート ソリューションの探索と強化を実現
この Codelab では、既存のジャンプ スタート ソリューションである AI Summarization を見ていきます。これは、Vertex AI モデルを使用して、Google Cloud Storage にアップロードされた PDF ドキュメントを要約します。Google は Gemini Code Assist を使用して、このソリューションに新機能を理解して追加します。
GKE NFO マルチネットワークのデプロイと検証高性能インターフェース
この Codelab では、GKE L3 と netdevice マルチ NIC ノードプールを構成して検証する方法を学びます。
Gemini を使用してサービスの合成モニタリング テストを作成する
この Codelab では、文書作成サポート機能を使用して、既存のサービスの合成モニタリング テストを作成する方法を見ていきます。
Google アナリティクスを使用して WebView のイベントを追跡する
この Codelab では、GA4F を使用して WebView 内のウェブサイトのイベントをネイティブ コードに転送し、トラッキングする方法を説明します。
Node.js での TensorFlow.js トレーニングの Codelab
この Codelab では、Node.js サーバーで TensorFlow.js を使用して野球の投球予測モデルを構築してトレーニングし、クライアントに指標を提供する方法を学習します。
TensorFlow.js: Python SavedModel を TensorFlow.js 形式に変換する
この Codelab では、SavedModel 形式の既存の Python ML モデルを TensorFlow.js 形式に変換してウェブブラウザで実行できるようにする方法と、変換時に発生する可能性のある一般的な問題への対処方法を学びます。
ラボ: Media CDN でのサービス拡張機能
この Codelab では、Service Extensions プラグインを介してカスタムコードを実行し、カスタム HTTP 認証を実現する Media CDN ディストリビューションを作成します。
小売商品の価格の最適化
この Codelab では、Dataprep、BigQuery、Looker を活用してさまざまな小売価格の影響を分析し、情報に基づいた意思決定を行って製品価格を最適化する方法を学びます。
Slack のコマンド自動化
Slack アプリケーションでテキスト要約用の Slack スラッシュ コマンドを作成するためのソースコード。Slack アプリケーションは、Cloud Functions の関数を使用して PaLM API を呼び出し、テキストを要約します。
Kustomize によるスケーリング
Kustomize は、テンプレートを使わずにアプリケーションの構成をカスタマイズできるツールであり、既製のアプリケーションの使用を簡素化します。スタンドアロン ユーティリティとして使用でき、 kubectl apply -k を介して kubectl に組み込まれており、スタンドアロン CLI として使用できます。詳細については、 kustomize.io をご覧ください。 このチュートリアルでは、Kustomize の基本コンセプトのいくつかを確認し、Kustomize
Private Service Connect とハイブリッド NEG TCP プロキシを使用して、ハイブリッド ネットワーク経由でオンプレミス サービスに接続する
この Codelab では、Private Service Connect と TCP プロキシを使用してオンプレミス サービスにアクセスする方法を学びます。
Cloud Dataproc の Apache Spark および Jupyter Notebooks
このラボでは、オプション コンポーネントとコンポーネント ゲートウェイを使用して、Cloud Dataproc で Apache Spark と Jupyter ノートブックを設定する方法を学びます。
Cloud Armor と TCP/SSL プロキシ ロードバランサ - レート制限と IP 拒否リスト Codelab
この Codelab では、バックエンド サービスを使用する TCP/SSL プロキシ ロードバランサを作成し、Cloud Armor を使用してロードバランサへのアクセスを特定のユーザー セットのみに制限します。
Python での Secret Manager の使用
このチュートリアルでは、Python で Secret Manager を使用する方法を学びます。
Kotlin 03.2 での高度な Android: MotionLayout を使用したアニメーション
この Codelab では、MotionLayout を使用して、動的アニメーションを備えた Android Kotlin アプリを作成します。
Android で TensorFlow Lite を使用して花を認識する
この Codelab では、TensorFlow Lite を使用して Android スマートフォンで画像分類器を実行します。
Cloud Data Fusion を使用して CSV（カンマ区切り値）データを BigQuery に取り込む - リアルタイムの取り込み
この Codelab では、Cloud Data Fusion を使用して CSV 形式の医療データをリアルタイムで BigQuery に読み込むデータ取り込みパターンを実装します。
Spanner と Vertex AI を使用した類似検索
ユーザー入力に基づいてアパレル レコメンデーションの類似検索アプリケーションを構築し、Spanner に格納されたデータに対して検索を実行し、ベクトル検索でインデックス付けして最近傍を返します。
ラボ: flexiWAN SD-WAN アプライアンスを使用した NCC サイト間
このラボでは、ソフトウェア定義の WAN アプライアンス スポークが NCC ハブに接続された NCC について学習します。
TensorFlow Lite for Microcontrollers と SparkFun Edge を使用した AI 音声認識
この Codelab では、マイクロコントローラを搭載したバッテリー駆動の開発ボード SparkFun Edge で、TensorFlow Lite for Microcontrollers を使用して音声認識モデルを実行する方法を学びます。
OpenTelemetry を使用してトレース情報を計測する
OpenTelemetry は、トレースと指標に関するシステム オブザーバビリティの業界標準です。このセッションでは、OpenTelemetry を使用してアプリケーション指標を計測する方法と、Cloud Monitoring やその他のモニタリング ツールでそれらを利用する方法に関する知識を共有します。
iOS アプリにプッシュ通知を追加する
この Codelab では、Firebase Cloud Messaging を使用して iOS アプリにプッシュ通知を追加します。
サーバーレス ウェブ API のワークショップ
この Codelab では、Google Cloud サーバーレス ソリューションをベースに、本棚と書籍を提供するウェブ API を開発します。サンプルデータをインポートする Cloud Functions の関数、再利用可能なバックエンド ウェブ API を提供する Cloud Run コンテナ、書籍のライブラリを閲覧するためのウェブ フロントエンドを提供する App Engine ウェブ アプリケーションを作成します。
ウェブアプリにプッシュ通知を追加する
この Codelab では、プッシュ通知をウェブアプリに追加する方法を学びます。
TensorFlow.js - 転移学習を使用した音声認識
この Codelab では、ユーザーの音を認識し、それを使用してブラウザのスライダーを制御できる基本的な音声認識ネットワークを構築します。JavaScript 用の強力で柔軟な ML ライブラリである TensorFlow.js を使用します。
Spring リソース抽象化を使用して Cloud Storage 内のファイルにアクセスする
Spring Resource の抽象化を使用して Cloud Storage 内のファイルにアクセスする方法について説明します。
Android への Remote Config の統合に関する Codelab
この Codelab では、Android で Remote Config を実装して使用する方法を学びます。
テキストと顔の特徴を認識する ML Kit: iOS
この Codelab では、ML Kit を使用して、オンデバイスの機械学習を使用して画像内のテキストと顔の特徴を認識する iOS アプリを作成します。
ViewModel の単体テストを作成する
ViewModel をテストして、アプリの正確性、機能の動作、ユーザビリティを検証する方法を学習します。
テキスト コンポーザブルを使用してシンプルなアプリを作成する
コンポーザブルを使用するシンプルなアプリの作成方法を学習します。
広告の指標を使用して Core Web Vitals のフィールド データを測定する
この Codelab では、事前構築済みの Google タグ マネージャー（GTM） タグ テンプレートを使用して Core Web Vitals を測定し、データを Google アナリティクス 4（GA4） プロパティに送信する方法を学びます。また、 Google アド マネージャー と Google AdSense から GA4 にデータを pull して、Core Web Vitals のフィールド データと広告のパフォーマンス指標を事前構築済みの Looker Studio
Angular で構築するクロスプラットフォーム アプリ
Angular が提供する新規および既存のデベロッパー ツールを使用して、スケーラブルでメンテナンスが容易なアプリを迅速にセットアップする方法を学びます。
Google for Developers
マーカーが密集した地図を、Maps JavaScript API のマーカー クラスタリングを使用して見やすくする方法をご紹介します。 Google Maps Platform で使用できるオープンソースのデータ可視化フレームワーク、deck.gl についてご紹介します。 Google Maps Platform と deck.gl で大量のデータを視覚化する方法をご紹介します。 クイズに挑戦してバッジを獲得しましょう。3 つの質問に正解すると、「Google Maps Platform
Google Maps Platform for Android の利用を始める
Google Maps Platform と Google Cloud Console でのプロジェクト管理方法について学習して、初めてのインタラクティブな Android のマップ作成に挑戦します。
Spanner、ベクトル検索、Gemini 1.0 Pro を使用して特許検索アプリを構築
このコードラボでは、Gemini 1.0 Pro を Spanner および VertexAI と組み合わせて使用して特許検索アプリケーションを構築する方法を説明します。
SQL を使用してデータベースに対する読み取りと書き込みを行う
リレーショナル データベースの基本コンセプトと、SQL を使用したデータベースの読み取りと操作について学習します。
SQL の概要
SQL を使用してリレーショナル データベース内のデータを読み取って操作する方法を学習します。
Room によるデータの読み取りと更新
Android Kotlin アプリで Room を使用してデータの読み取りと更新を行う方法について学びます。Room は、Android Jetpack の一部であるデータベース ライブラリです。Room は、データベースのセットアップと設定に関する多数の処理を行い、通常の関数呼び出しを使用してアプリでデータベースを操作できるようにします。
Room を使用してデータを永続化する
Android Kotlin アプリで Room を使用する方法について学びます。Room は、Android Jetpack の一部である永続データベース ライブラリです。Room は SQLite を対象とした抽象化レイヤです。Room には、データベースのセットアップ、設定、クエリを行うための便利な API が用意されています。
マテリアル デザインを使ったアダプティブ レイアウトのデザイン
マテリアル デザインのアダプティブ デザインの原則を使用して、画面サイズに一貫性を持たせる方法を学びます。この Codelab では、モバイル デザインをタブレット形式にし、レスポンシブ グリッド、アダプティブ コンポジション パターン、正しいコンポーネントについて学びます。
デジタル アクセシビリティはどのように測定されますか？
障がいのあるユーザーを含め、誰もが有意義かつ同等の方法でウェブサイトを利用できるよう、アクセシビリティの測定について紹介します。
Cupcake アプリをテストする
Navigation コンポーネントのテスト方法と、テストするコードの量を最大化する方法について学習します。
Jetpack Compose でのナビゲーション
Navigation コンポーネントを使用して多数の画面を備えたより複雑なアプリを作成する方法と、異なるコンポーザブル間を移動してデータを渡す方法について学習します。
Compose で画面間を移動する
Cupcake アプリに Navigation コンポーネントを追加してアプリのフローを整理し、異なる画面間の移動とデータの受け渡しを行います。
DataStore でキーを使用してデータにアクセスし保存する
Android アプリで Preferences DataStore を使用してシンプルな Key-Value ペアデータを保存する方法を学習します。
スクロール可能なリストを作成する
Compose を使用して、テキストと画像のスクロール可能なリストを表示するアプリを作成します。
スクロール可能なリストを追加する
テキストと画像を使用して、アファメーションのスクロール可能なリストを表示するアプリを作成します。
インターネットからデータを取得する
コミュニティで開発されたライブラリを使用して、Android Kotlin Compose アプリでウェブサービスに接続し、データを取得して表示する方法を学習します。また、発生する可能性があるネットワーク エラーを処理する方法も学習します。
ユーザー補助機能のテスト
アプリのユーザー補助機能をテストする方法を学習します。
マテリアル デザイン 3 による手軽でパーソナライズされたテーマとブランドの作成
マテリアル 3 を使った手軽でパーソナライズされたテーマとブランドの作り方を学びます。
アプリアイコンを変更する
Affirmations アプリのアプリアイコンを変更します。
Gemini 対応の Google Chat アプリを作成する
この Codelab では、Vertex AI の Gemini 対応 AI モデル、Dialogflow CX、アプリホーム、Google Chat イベント、アクセサリ ウィジェットなど、最新の機能を備えた Google Chat アプリを作成します。
Duet AI for Developers でスタイリッシュに
この Codelab では、Duet AI for Developers を使用してウェブサイトにマテリアル デザインを実装する方法について説明します。マテリアル デザインを実装したら、デザインのイテレーションを行い、ユーザー エクスペリエンスを改善し、機能を追加します。このワークショップを終了すると、Duet AI を使用して、CSS を記述することなくマテリアル デザインまたは同様のライブラリを使用した、使いやすくユーザー フレンドリーなウェブページを作成できるようになります。 この
Speculation Rules API を使用して高速ナビゲーションを実現する
Speculation Rules API を使用した事前レンダリング によって高速ナビゲーションを実現する方法を学べるインタラクティブなデモと Codelab です。 この Codelab の所要時間は約 30 分です。画面の上部で残り時間を確認できます。 準備ができたら、始めましょう。 このデモの最初の手順では、 Glitch で 3 ページから成るテスト用サイトを作成します。 独自のデモサイトを代わりに使用する場合は、そのサイトで同じ手順を行ってください。 Glitch を使用するには、
Jetpack Compose でのマテリアル テーマ設定
色、シェイプ、タイポグラフィなど、マテリアル テーマ設定をアプリに追加する方法を学びます。
Android Studio のデバッガを使用する
Android Studio でデバッガを使用して、実行時のアプリの状態を検査してデバッグする方法を学習します。
Android アプリで Credential Manager API を使用して認証プロセスを簡素化する方法を学習する
Credential Manager API を実装し、アプリでパスキーやパスワードを使用したシームレスかつセキュアな認証を提供する方法について説明します。
Android アプリのサイズ変更
Jetpack Compose ベースのこの Codelab では、Android アプリを最適化し、フリーフォーム サイズ変更のベスト プラクティスを示します。マニフェストの互換性の使用、構成変更の影響、サイズ変更時の継続性維持が含まれます。
AlloyDB AI と LangChain を使用して LLM と RAG ベースのチャット アプリケーションをビルドする
この Codelab では、AlloyDB クラスタを作成し、データベースに GenAI Databases Retrieval Service をデプロイして、そのサービスを使用するサンプル アプリケーションを作成する方法を学習します。
Duet AI for Developers の概要
この Codelab では、Google Cloud の AI を活用したコラボレーターである Duet AI を使用します。Duet AI Chat とインライン コード アシスタンスを使用してコードを生成し、コードを理解する方法などを学びます。
本棚分析: Gemini を使用して、BigQuery データをウェブに送る Java Cloud Run アプリケーションを作成する
Gemini を使用して書棚要約アプリケーションを作成します。このアプリケーションは、BigQuery データを取得してウェブに表示し、Cloud Run にデプロイされます。
Duet AI を使用して既存のアプリケーションを確認、強化する方法
この Codelab では、Duet AI を使用して既存の API バックエンド上にクライアント アプリケーションをビルドする方法について説明します。 このラボでは、既存のアプリケーションで Duet AI を使用する方法を説明します。このラボでは、次の方法について学びます。 組織のポリシーによっては、このソリューションを正しくデプロイできない場合があります。 推奨: 会社または学校のアカウントではなく、完全な権限を持つアカウント（個人アカウントなど）を使用してください 注:
Google Pay を使って、Android でスピーディーな購入手続き体験を構築する（Kotlin）
この Codelab では、Android アプリに購入手続き画面を構築し、Google Pay を実装する方法を学びます。これにより、アプリのユーザーは、ボタンをタップするだけで、迅速、便利、安全な方法で商品の代金を支払うことができます。
キー付きコレクション
マップやセットなど、キー付きコレクションの使用方法を学びます。
文字列
JavaScript の文字列データ型の使用方法を学びます。
Numbers
JavaScript の数値データ型の詳細。
オブジェクト
JavaScript オブジェクトの概要
記号
JavaScript の Symbol データ型の使用方法を学びます。
変数
JavaScript 変数の使用方法をご確認ください。
インデックス登録されたコレクション
配列などのインデックス付きコレクションの使用方法を学習します。
クラスを拡張する
「extends」キーワードを使用すると、既存のクラスのサブクラスを作成できます。
比較演算子
比較演算子の使用方法について学びます。
ブール値
ブール値データ型の使用方法を学習します。
クラスのフィールドとメソッド
クラス フィールドとメソッドを使用して、クラスにプロパティを追加します。
データの型と構造
JavaScript の基本的な「プリミティブ」データ型です。
関数式
JavaScript の関数式の概要です。
JavaScript の概要
JavaScript の略歴と基本的なルールの概要
付録
JavaScript の使用に役立つ追加情報。
return キーワード
関数をさらに活用するには、「return」キーワードを使用します。
Learn JavaScript へようこそ！
JavaScript の基礎について詳しく解説したコースです。
クラス
JavaScript でクラスを使用する方法について学習します。
プロパティ アクセサー
オブジェクトのプロパティを設定、変更、アクセスする方法を学習します。
プロパティ記述子
プロパティ記述子を使用して JavaScript オブジェクトを構成する
静的初期化ブロック
静的初期化ブロックを使用して、静的フィールドを設定または変更します。
BigInt
JavaScript の BigInt データ型の使用方法を学びます。
プロトタイプの継承
JavaScript オブジェクトとプロトタイプの継承。
このキーワード
関数が実行されるコンテキストを操作するには、「this」キーワードを使用します。
null と未定義
JavaScript の「null」と「未定義」のデータ型の使用方法を学びます。
新しいキーワード
「new」キーワードを使用して関数を呼び出し、オブジェクトを作成します。
Kotlin で関数を作成して使用する
Kotlin の関数について学習する
Kotlin によるプログラミングの概要
Kotlin で Android アプリを作成する準備として、Kotlin によるプログラミングのコンセプトの概要を学習します。
プロジェクト: Dogglers アプリ
「Android の基本」のユニット 2 のプロジェクト手順
レッスン 2: 関数
Kotlin プログラムを作成し、パラメータ、フィルタ、ラムダ、コンパクト関数のデフォルト値など、Kotlin の関数について学習します。
デバッグの概要
スタック トレースの読み方を学び、Android Studio のデバッグツールに慣れましょう
ExoPlayer を使用したメディア ストリーミング
この Codelab では、Android YouTube アプリで動作するオープンソースのメディア プレーヤーである ExoPlayer を使用して、音声ストリームとアダプティブ動画ストリームをレンダリングするメディア プレーヤーを作成します。この Codelab では、ライブラリに含まれている UI コンポーネントを使用およびカスタマイズします。また、ExoPlayer をインスタンス化し、そのインスタンスを設定、再利用し、アクティビティのライフサイクルに適切に統合する方法を示します。
初めての Android アプリを作成して実行する
この Codelab では、Android Studio を使用して Kotlin で初めての Android アプリを作成する方法について説明します。Android Studio テンプレートを使用して最初のプロジェクトを作成します。
コレクションを操作する高階関数
Kotlin でコレクションに対して一般的な高階関数を使用する方法を学習します
レッスン 4: 初めての Android アプリを作成する
Android Studio を使用して初めての Android アプリを作成する方法について学習します。
Android Studio のダウンロードとインストール
この Codelab では、Android Studio デベロッパー ツールをダウンロードしてインストールします。
Android 11 - 第 3 週 - プライバシー、信頼、セキュリティ
Android 11 では、ユーザーのセキュリティを確保し、透明性と管理性を強化するために、新しいセキュリティ アップデートとプライバシー機能が導入されています。このパスウェイは、Android アプリへのアップデートを紹介し、アップデートの実装方法を説明した動画と記事で構成されています。
波形を作る: パート 1 - シンセサイザーを作成する
Android O の AAudio API を使用して、低レイテンシのタップ操作式シンセサイザー アプリを作成します。
誕生日カードアプリを作成する
この Codelab では、Android Studio の Layout Editor を使用してテキストを表示する Android アプリを作成します。
ジェスチャー ナビゲーションと狭額縁エクスペリエンス
この Codelab では、既存のアプリを修正して、アプリ コントロールがジェスチャー ナビゲーションで動作するようにします。また、完全な狭額縁ディスプレイ エクスペリエンスを実現します。
プロジェクト: Lunch Tray アプリ
「Android の基本」のユニット 3 のプロジェクト手順
ブレークポイントを使用してデバッグする
デバッグ時にブレークポイントを使用して特定の変数を監視する方法について説明します。
Room とフローの概要
リレーショナル データベースの基礎を学び、Android Studio の Database Inspector を使って SQL クエリの実行を練習します。
省略可: モバイル デバイスでアプリを実行する
この Codelab では、スマートフォンやタブレットなどの Android デバイスをセットアップし、そのデバイスで Android Studio アプリを実行する方法について説明します。
Kotlin で null 可能性を使用する
Kotlin で null 可能性を使用する方法を学習します。
Android アプリを Chrome OS 向けに最適化する
この Codelab では、Chrome OS のユーザー エクスペリエンスを向上させるために必要な多くの最適化が組み込まれた Android アプリを作成します。
Room によるデータの読み取りと更新
Android Kotlin アプリで Room を使用してデータの読み取りと更新を行う方法について学びます。Room は、Android Jetpack の一部であるデータベース ライブラリです。Room は、データベースのセットアップと設定に関する多数の処理を行い、通常の関数呼び出しを使用してアプリでデータベースを操作できるようにします。
Jetpack Compose への移行
この Codelab では、View システムの画面の一部を Jetpack Compose に移行する方法を学びます。
ビルド バリアントを使用してさまざまなバージョンのアプリを作成する
この Codelab では、ビルド バリアントを使用して、DiceRoller アプリのデフォルト版（デモ版）とプレミアム版（完全版）を作成します。
アーキテクチャ コンポーネント
ViewModel、LiveData、ViewModel と LiveData によるデータ バインディング、LiveData 変換について学習します。2 人のプレーヤーが最高スコアを目指して協力する、2 プレーヤー ジェスチャー ゲームの GuessTheWord アプリを完成させます。
Kotlin 拡張機能ライブラリの作成
この Codelab では、Java プログラミング言語で作成された API を対象に、独自の Kotin 拡張機能ライブラリを作成します。拡張関数とプロパティの基礎、従来のコールバック ベースの API のコルーチンと Flow バージョンを実装する方法について説明します。
プロジェクト: Water Me! アプリ
「Android の基本」のユニット 6 のプロジェクト手順
リポジトリと WorkManager
DevBytes というアプリを完成させて、WorkManager を使用したリポジトリの作成、オフライン キャッシュの追加、バックグラウンド タスクのスケジュール設定を行う方法について学習します。このアプリは、Google Android デベロッパー リレーションズ チームが作成した短いチュートリアルである DevByte 動画のリストを表示します。Retrofit ライブラリを使用してネットワークから動画の URL のリストを取得し、RecyclerView を使用してリストを表示します。
Android Studio のダウンロードとインストール
Android Studio をダウンロードしてインストールする方法について説明します。
Kotlin のコレクション
この Codelab では、コレクションと、Kotlin のラムダおよび高階関数について学習します。
アーキテクチャ コンポーネント
この内容は最新のものではなく、今後も更新されません。推奨される最新のベスト プラクティスについては、「Compose を使用した Android の基礎」コースをご覧ください。このパスウェイは 2023 年 12 月に非推奨となります。
Kotlin で条件を記述する
Kotlin で条件を記述する方法を学習します。
初めての Kotlin プログラム
Kotlin でシンプルなプログラムを作成および変更する方法を学習します。
Dice Roller アプリに画像を追加する
この Codelab では、Dice Roller アプリに画像を追加して、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。
バックグラウンド処理と WorkManager - Java
WorkManager は、エッジケースと互換性の問題に対応しています。また、クエリ可能、再利用可能、チェーン化可能なタスクを作成することもできます。Android の推奨タスク スケジューラでもあります。この Codelab では、簡単なジョブの作成から、より複雑なチェーン化された制約付きジョブの作成まで、WorkManager の使い方を詳しく説明します。
初めてのアプリを作成する
Android Studio の使用を開始し、Kotlin で Hello World Android アプリを完成させます。
Android 11 - 第 6 週 - Jetpack
Android Jetpack は、高品質なアプリの作成に役立つライブラリ スイートです。ベスト プラクティスに基づいており、ボイラープレート コードの使用を削減し、Android バージョン間やデバイス間での一貫した動作を実現します。このパスウェイでは、Android 11 で導入された新しいライブラリとメジャー アップデートについてご紹介します。
アクティビティとインテント
未完了のアプリに手を加え、暗黙的インテントや明示的インテントによるナビゲーションを使用できるようにします。
レッスン 8: アプリ アーキテクチャ（UI レイヤ）
Android Jetpack アーキテクチャ コンポーネント（堅牢かつテストと保守が容易なアプリを設計する際に活用できるライブラリ集）の使用方法を学習します。
Android Emulator で初めてのアプリを実行する
Android Emulator でアプリを実行する方法について説明します。
Preferences DataStore
この Codelab では、Jetpack DataStore というデータ ストレージ ソリューションを使用して、アプリに Key-Value ペアを保存する方法を学びます。
演習: Kotlin の基礎
Kotlin プログラミング言語の基本コンセプトを応用して、与えられた課題を解決します。
Kotlin で関数型とラムダ式を使用する
Kotlin でラムダ式と高階関数を使用する方法について説明します。
Dagger アプリの Hilt への移行
この Codelab では、Dagger を依存関係注入ライブラリとして使用する Android アプリを Hilt に移行します。
ジェネリック、オブジェクト、拡張機能
Compose コードで使用するジェネリクス、列挙型クラス、データクラス、オブジェクト、スコープ関数など、Kotlin のコンセプトの概要を学びます。
アプリの変更を保存する
この内容は最新のものではなく、今後も更新されません。推奨される最新のベスト プラクティスについては、「Compose を使用した Android の基礎」コースをご覧ください。このパスウェイは 2023 年 12 月に非推奨となります。
Android 11 - 第 11 週 - 最新の UI
11 Weeks of Android の最終週には、Android 11 での UI 開発について学習します。
Android 用の XML レイアウトを作成する
この Codelab では、XML 言語を使用して Android アプリのレイアウトを作成する方法を学びます。
リポジトリ パターン
リポジトリ パターンを使用して、既存のアプリにキャッシュを実装します。
レイアウト
さまざまな種類のレイアウトを作成して、ユーザー操作を追加し、データ バインディングを使用します。ボタン、画像、スクロール可能なテキストを使用して効果的に自己紹介できる AboutMe アプリを完成させます。また、クリック可能な TextView とタップした際に色が変化するボタンで構成された ColorMyViews アプリも作成します。
Kotlin でアプリに実行時の権限を追加する
この Codelab では、Android アプリに権限を追加する方法について説明します。
ViewModel にデータを保存する
この Codelab では、アーキテクチャ コンポーネントのひとつである ViewModel の使用方法を学びます。ViewModel を実装すると、構成変更時もアプリデータを維持できるようになります。
Android 11 - 第 7 週 - デベロッパー ツール
Android Studio の最新バージョンで利用可能なデベロッパー ツールについて学習します。
初めての Android アプリを作成する
この内容は最新のものではなく、今後も更新されません。推奨される最新のベスト プラクティスについては、「Compose を使用した Android の基礎」コースをご覧ください。このパスウェイは 2023 年 12 月に非推奨となります。
Kotlin Flow と LiveData を使用した高度なコルーチンの学習
この Codelab では、アーキテクチャ コンポーネントを使用してネットワークと Room データベースからデータを取得するコルーチンベースの Android アプリを作成します。
WorkManager でタスクのスケジュールを設定する
この内容は最新のものではなく、今後も更新されません。推奨される最新のベスト プラクティスについては、「Compose を使用した Android の基礎」コースをご覧ください。このパスウェイは 2023 年 12 月に非推奨となります。
ナビゲーションとバックスタック
この Codelab では、バックスタックと、アプリ内のナビゲーション動作をカスタマイズする方法について学習します。
Kotlin で Android アプリにマテリアル デザインを適用する
Kotlin で記述された Android アプリにマテリアル デザインを適用することについて学習します。
レッスン 12: リポジトリ パターンと WorkManager
リポジトリ パターンと、WorkManager の使用方法について学習します。
インターネットから画像を読み込んで表示する
この Codelab では、Coil ライブラリを使用して、Android Compose アプリでインターネットから写真を読み込んで表示します。
SQL、Room、フローの概要
この内容は最新のものではなく、今後も更新されません。推奨される最新のベスト プラクティスについては、「Compose を使用した Android の基礎」コースをご覧ください。このパスウェイは 2023 年 12 月に非推奨となります。
Preferences DataStore を使用する
この Codelab では、サンプルアプリを変更して、Jetpack Preferences DataStore を組み込みます。これは、SharedPreferences に代わるものとして改善された新しいデータストア ソリューションです。
Kotlin で初めてのプログラムを作成する
この Codelab では、Kotlin 言語で初めてのプログラムを作成します。
初めての Android アプリを作成する
初めての Android アプリを作成する方法について説明します。
Kotlin のクラスと継承
この Codelab では、サブクラスの作成方法と、Kotlin プログラミング言語での継承の仕組みについて学習します。
ダイナミック ナビゲーションを使用してアダプティブ アプリを作成する
アダプティブ ナビゲーション UI パターンを使用してアプリを大画面に適応させる方法について学びます。
Kotlin で誕生日メッセージを作成する
この Codelab では、Kotlin 言語で誕生日メッセージ プログラムを作成します。
ViewModel で LiveData を使用する
この Codelab では、アーキテクチャ コンポーネントのひとつである LiveData の使用方法を学びます。ViewModel のアプリデータを LiveData に変換します。また、LiveData の変更を監視して、UI を自動的に更新する方法についても学習します。
レッスン 1: Kotlin の基本
Kotlin での開発を開始し、Kotlin プログラミング言語の基本（データ型、演算子、変数、制御構造、null 値許容変数と null 値非許容変数）について学習します。
レッスン 11: インターネットに接続する
Android の権限、ネットワーク リソースに接続してリソースを使用する方法、Retrofit サービスの定義方法と画像の表示方法について学習します。
レッスン 3: クラスとオブジェクト
Kotlin のクラス、オブジェクト、継承について学習します。抽象クラス、インターフェース、インターフェースの委任について学習しながら、小さなプログラムを作成します。
アプリでユーザー入力を取得する: パート 1
この内容は最新のものではなく、今後も更新されません。推奨される最新のベスト プラクティスについては、「Compose を使用した Android の基礎」コースをご覧ください。このパスウェイは 2023 年 12 月に非推奨となります。
Kotlin で条件付き動作を追加する
この Codelab では、サイコロの出目が特定のラッキー ナンバーと同じかどうかをチェックする、Lucky Diice Roll Kotlin プログラムを作成します。
Android のユーザー補助機能の使用を開始する
この Codelab では、Android のユーザー補助の基礎を学びます。Android プラットフォームを使用して、さまざまなユーザー補助を必要とする複数のユーザーが、より簡単に使用できるアプリを作成する方法を練習します。
MediaSession を介したメディアの制御
この Codelab では、動画サンプルを拡張して MediaSession のサポートを追加します。これにより、Google アシスタント、テレビのリモコン、ロック画面や Wear OS 画面上のコントロールなど、アプリ外からの再生を Android で制御できます。
Android Room とビュー - Kotlin
この Codelab では、Android アーキテクチャ コンポーネント（RoomDatabase、エンティティ、DAO、AndroidViewModel、LiveData）と Kotlin コルーチンを使用する Android アプリを Kotlin で作成します。このサンプルアプリは、単語のリストを Room データベースに保存し、RecyclerView に表示するものです。これを、上記のコンポーネントを使用した推奨 Android アーキテクチャを使って実装します。
Proto DataStore を使用する
この Codelab では、サンプルアプリを変更して、Jetpack Proto DataStore を組み込みます。これは、SharedPreferences に代わるものとして改善された新しいデータストア ソリューションです。
チップを計算する
この Codelab では、チップ計算アプリ用のコードを記述します。
Android 11 - 第 4 週 - 互換性
Android 11 と互換性のあるアプリを作成する方法について学習します。
Jetpack Compose のテーマ設定
この Codelab では、アプリのテーマを作成する方法、個々のコンポーネントのスタイルを設定する方法、ライトモードやダークモードをサポートする方法を学びます。
アプリのテーマを変更する
この Codelab では、アプリのカラーテーマを作成します。
インターネットに接続する
インターネットからデータと画像を取得してアプリに表示する方法について学習します。ウェブサービスからデータを取得して、販売されている火星の不動産物件を表示する MarsRealEstate アプリを完成させます。
プロジェクト: Lemonade アプリ
「Android の基本」のユニット 1 のプロジェクト手順
Jetpack Compose の Navigation
この Codelab では、Compose の Navigation の基本について学びます。
SQL の基本
リレーショナル データベースの基礎を学び、Android Studio の Database Inspector を使って SQL クエリの実行を練習します。
プロジェクト: Amphibians アプリ
「Android の基本」のユニット 4 のプロジェクト手順
ナビゲーション
フラグメントを作成し、ナビゲーション パスを定義して、外部のアクティビティを開始します。ここで完成させる AndroidTrivia アプリは、ユーザーが Android 開発に関する雑学クイズに答えるゲームであり、勝つと結果を共有できます。
インターネットからデータを取得して表示する
HTTP / REST を使用して、インターネットから画像を取得して表示します。
全ユーザー対象の設計
Android のスタイル設定システムの基本、アプリの UI にマテリアル デザインの原則を適用する方法、アプリをすべてのユーザーにとって使いやすいものにする方法について学習します。地域の Google デベロッパー グループ（GDG）を探す GDG 検索アプリを完成させます。
高度な WorkManager
「WorkManager の基礎」の Codelab に基づいて作成されており、WorkManager v2.3 で導入された新しい Progress API のサポートが追加されています。また、カスタム構成を使用して WorkManager をカスタマイズする方法も紹介しています。この Codelab では、ワーカーのテスト方法についても説明します。
レッスン 9: アプリ アーキテクチャ（永続性）
Room ライブラリを使用してデータベースを作成し、コルーチンを使用することで非同期プログラミングをシンプルにします。
演習: スポーツアプリを作成する
マテリアル デザインのコンセプトに基づいて、リストとシンプルなアニメーションを作成し、スーパーヒーローのリストを作成します。
Android アプリでの Hilt の使用
この Codelab では、Hilt を使用して依存関係注入を行う Android アプリを作成します。
インタラクティブなアプリを作成する
Android アプリ プロジェクトの基本構造、アプリに画像を追加する方法、アプリに下位（古いバージョンの Android との）互換性を持たせる方法、オンライン ドキュメントの活用方法について学習します。その一環として DiceRoller アプリ（ボタンをタップするとサイコロをランダムに振るアプリ）を完成させます。
レッスン 6: アプリ ナビゲーション
フラグメントを作成し、ナビゲーション パスを定義して、外部のアクティビティを開始します。ここで完成させる AndroidTrivia アプリは、ユーザーが Android 開発に関する雑学クイズに答えるゲームであり、勝つと結果を共有できます。
レッスン 5: レイアウト
レイアウトをビルドし、ユーザー入力からチップを計算するロジックを実装して、チップ計算アプリをビルドします。次に、Android の RecyclerView ウィジェットを使用してスクロール可能なリストを表示するアプリを作成します。
スクロール可能なリストを表示する
Android の RecyclerView ウィジェットを使用して、魅力的なテキストや画像を示すスクロール可能なリストを表示するアプリを作成します。また、Kotlin でリストを使用してデータを収集する方法も学習します。
Android ページングの高度な Codelab
この Codelab では、サンプルアプリを変更して Paging ライブラリを組み込むことで、アプリのメモリ フットプリントを削減します。
Tweakr: Firebase と Android を使用した Wizard of Oz 型のプロトタイピングとリモート コントロール
すべてのプロトタイプ作成者、モーション デザイナーに朗報！アニメーションで 1 つの値を微調整してから、コンパイルして変更を確認するまでに数分かかることにうんざりしていませんか？プロトタイプを誰かに渡した後、各種オプションをオンザフライで調整して、その人にさまざまなプロトタイプを試してもらいたいと思ったことはありませんか？「1 行のソリューション」という言葉にワクワクしませんか？
Kotlin でリストを使用する
Kotlin プログラミング言語でのリストの使用方法について学習します。
CameraX のスタートガイド
この Codelab では、CameraX を使用してビューファインダーの表示、写真の撮影、カメラからの画像ストリームの分析を行うカメラアプリを作成する方法を学習します。
フラグメント間の共有 ViewModel
さらに高度なアプリのサンプルで Jetpack Navigation コンポーネントを使用して、アクティビティの複数のフラグメント間で ViewModel を共有するメリットについて説明します。
Android 11 - 第 10 週 - ゲームとメディア
Google Play での大きな成功を可能にする最新情報について学習します。
Android 11 - 第 9 週 - 大画面
折りたたみ式デバイス、ノートパソコン、タブレットなど、Chrome OS 搭載デバイスで開発する場合のヒントとコツを学習します。
Kotlin で変数を作成して使用する
変数がプログラミングで役立つ理由と、Kotlin コードで変数を定義および更新する方法を学習します。
プロジェクト: Forage アプリ
「Android の基本」のユニット 5 のプロジェクト手順
Kotlin のクラスとオブジェクト インスタンス
この Codelab では、サイコロを振ることができる Kotlin プログラムを作成します。
Android デバイスを接続する方法
アプリを接続する方法を確認する
レッスン 7: アクティビティとフラグメントのライフサイクル
アクティビティとフラグメントのライフサイクル、複雑なライフサイクル状態の扱い方、アプリの状態を確認・デバッグするためのロギングの活用方法を学習します。
演習: スーパーヒーローのアプリを作成する
マテリアル デザイン、リストの作成、シンプルなアニメーションというコンセプトに基づいて、スーパーヒーローのリストを作成します。
Jetpack Navigation
この Codelab では、Android アプリに一般的なナビゲーション要件を実装する方法を学びます。Navigation コンポーネントは、フラグメント トランザクション、アップスタックとバックスタック、ナビゲーション ドロワーなどのナビゲーション UI パターン、ディープリンクなどを処理します。また、新しいタイプセーフな Safe Args プラグインと Android Studio の Navigation Editor についても学びます。
もっと波形を作る - サンプラー
低レイテンシのデジタル サンプラーを構築する
アダプティブ レイアウト
さまざまな画面サイズにアプリを適合させる方法を学びます。
Macrobenchmark を使用してアプリのパフォーマンスを調査する
この Codelab では、Jetpack Macrobenchmark を使用してアプリの起動時間とフレーム時間を測定する方法を学習します。
Room を使用してデータを永続化する
Android Kotlin アプリで Room を使用する方法について学びます。Room は、Android Jetpack の一部である永続データベース ライブラリです。Room は SQLite を対象とした抽象化レイヤです。Room には、データベースのセットアップ、設定、クエリを行うための便利な API が用意されています。
カードを使用して画像の一覧を表示する
この Codelab では、前の Codelab で作成した Affirmations アプリのユーザー インターフェースを改良します。
データベースと RecyclerView
このパスウェイの前半では、Room ライブラリを使用してデータベースを作成し、コルーチンを使用して非同期プログラミングを簡素化します。パスウェイの後半では、RecyclerView を使用してアイテムのリストを表示し、リストアイテムをクリック可能にします。パスウェイ全体を通じて、ユーザーが睡眠の質を評価し睡眠データを経時的に保存できる TrackMySleep アプリを作成します。
インタラクティブな Dice Roller アプリを作成する
この Codelab では、サイコロを振って結果を画面に表示する Android アプリを作成します。
WorkManager を使用したバックグラウンド処理 - Kotlin
Android には、バックグラウンド処理を確実に実行するための方法が多数用意されており、それぞれに長所、短所があります。Android 用の WorkManager API を使用すると、バックグラウンド処理の実行が簡単になります。WorkManager は、エッジケースと互換性の問題に対応しています。また、クエリ可能、再利用可能、チェーン化可能なタスクを作成することもできます。Android の推奨タスク スケジューラでもあります。この Codelab では、簡単なジョブの作成から、より複雑なチェーン化された制約付きジョブの作成まで、WorkManager の使い方を詳しく説明します。
アクティビティとフラグメントのライフサイクル
アクティビティとフラグメントのライフサイクル、複雑なライフサイクル状況の扱い方、アプリの状態をデバッグして追跡するためのロギングの活用方法を学習します。ユーザーが画像をタップしてデザートを「購入」する DessertClicker アプリを完成させます。デザートがタップされるたびに、デザートの購入数とユーザーが使用した合計金額が更新されるようにします。
レッスン 10: RecyclerView の高度なユースケース
RecyclerView を使用した高度なバインディングとレイアウト、および RecyclerView で複数のタイプを扱う方法について学習します。
コルーチンの概要
コルーチンの概要
Navigation コンポーネントの紹介
この内容は最新のものではなく、今後も更新されません。推奨される最新のベスト プラクティスについては、「Compose を使用した Android の基礎」コースをご覧ください。このパスウェイは 2023 年 12 月に非推奨となります。
実践: Compose の基本
基本的な UI コンポーザブルのコンセプトを適用し、所与の問題について、画面を実装します。
アダプティブ レイアウト
この Codelab では、SlidingPaneLayout を使用してアプリをさまざまな画面サイズに適合させる方法を学びます。
Android の位置情報ベースの機能
Android 10 で位置情報の利用許可を管理する方法と、アプリに Google マップを追加する方法、ユーザーが訪れる場所を特定できるようにする方法について学習します。
Android アプリに画像を追加する
この Codelab では、ImageView を使用してアプリに画像を追加する方法を学びます。
Android 11 - 第 8 週 - アプリの配信と収益化
Google Play での大きな成功を可能にする最新情報について学習します。
Android TV のホーム画面チャンネルとのコンテンツ統合（Kotlin）
この Codelab では、Android TV のホーム画面機能を紹介します。チャンネルとプログラムを Android TV のホーム画面に追加して見つけやすくする方法について学びます。
カメラアプリでサイズ変更可能なサーフェスをサポートする
Android 12L の登場、新しいフォーム ファクタ（折りたたみ式デバイスなど）、新しい表示モード（マルチウィンドウやマルチディスプレイなど）の出現により、カメラ出力とサーフェスとの関係に関する多くの前提が課題となっていました。
近日提供予定
テストの詳細については、今後の情報にご注目ください。
自動テストの種類
テストタイプの一般的な分類について学習する。
コンポーネント テストの実践
複雑な依存関係を持つ React コンポーネントのテスト設計例。
テスト環境
ランタイム ツールとブラウザ エミュレーションを使用してテストする方法を説明します。
静的分析
基本的な自動テストにリンターツールを使用する方法を学習します。
テストとは
テストの概要。
業務用ツール
ほとんどのテスト フレームワークに共通するアサーションとその他のプリミティブについて学びます。
テスト項目とアプローチ
テスト用のコードを評価する方法を学習します。
テストが実行される場所
手動または自動プロセスの一部としてテストを実行する方法について説明します。
付録
テスト開発に役立つ追加情報。
テストの学習へようこそ！
ソフトウェア テストに関する詳細なコース。
コード分割 JavaScript
一部のリソースはウェブページの初期読み込みに重要ではありません。JavaScript もそのようなリソースの 1 つで、コード分割と呼ばれる手法により、必要になるまで遅延させることができます。これにより、帯域幅と CPU の競合を減らしてパフォーマンスを改善できます。これは、最初のページ読み込み速度と起動時の入力応答性の両方を向上させるうえで重要な考慮事項です。
パフォーマンスの学習へようこそ！
このコースは、ユーザー エクスペリエンスの重要な要素であるウェブ パフォーマンスを初めて利用する方を対象としています。ウェブ パフォーマンスの主な概念と、パフォーマンスを向上させるための手法について説明します。
クリティカル パスを理解する
クリティカル レンダリング パスはウェブ パフォーマンスのコンセプトで、ページの初期レンダリングがブラウザに表示されるまでの時間を表します。このモジュールでは、クリティカル レンダリング パスの背後にある理論を紹介し、レンダリング ブロック リソースやパーサー ブロック リソースなどの概念と、それらがブラウザでのページの表示速度に重要な役割を果たす仕組みについて説明します。
動画のパフォーマンス
動画はウェブページで頻繁に使用されるメディアタイプですが、動画を効率的に配信する方法を知ることは、パフォーマンスの重要な要素の一つです。このモジュールでは、ウェブサイトの処理速度を維持したまま動画を埋め込むための主要なテクニックと、動画を使用することで生じるパフォーマンスに関する考慮事項について説明します。
初めての WebGPU アプリ
この Codelab では、新しい WebGPU API の基礎について説明します。GPU 上で動作するコンウェイのライフゲームを作成する方法を順を追って説明します。WebGPU のレンダリング機能を使用してゲームボードを描画し、WebGPU のコンピューティング機能を使用してゲームの状態を更新します。
リソースの読み込みを最適化する
ページが読み込まれると、HTML 内で多くのリソースが参照されます。これらのリソースは、CSS を介してページの外観やレイアウトを提供し、JavaScript を介してインタラクティブな動作を提供します。このモジュールでは、これらのリソースに関する重要な概念と、ページの読み込み時間に与える影響について説明します。
プリフェッチ、事前レンダリング、Service Worker の事前キャッシュ
パフォーマンスの多くは、不要なリソースを最適化して排除する方法を扱っていますが、一部のリソースが必要になる前に読み込む必要があるというのは、少し逆説的なように思われるかもしれません。ただし、特定のリソースを事前に読み込むことが適切な場合もあります。このモジュールでは、プリフェッチと事前レンダリングについて説明しながら、こうしたパフォーマンスの側面について学習します。
リソースヒントを使用してブラウザをサポートする
リソースヒントは HTML で利用できる機能の集合で、ブラウザがリソースを早期にロードし、場合によってはリソースの優先度が高くなるよう支援できます。このモジュールでは、ページの読み込みをさらに高速化するためのリソースヒントをいくつか紹介します。
HTML のパフォーマンスに関する一般的な考慮事項
どのウェブサイトも、まず HTML ドキュメントのリクエストから始まります。このリクエストは、ウェブサイトの読み込み速度において大きな役割を果たします。このモジュールでは、HTML キャッシュ、パーサー ブロック、レンダリング ブロックなどの重要な概念について説明します。これにより、ウェブサイトの HTML に対する最初のリクエストを適切に実行できるようになります。
ウェブフォントを最適化する
ウェブフォントはウェブ上でよく使用されるリソースですが、当然のことながら、他のリソースではできない方法でウェブサイトのデザインに加わります。それでも、ウェブフォントにはパフォーマンス コストがかかります。このモジュールでは、ウェブフォントのパフォーマンスに関するさまざまな考慮事項と手法について説明します。
画像のパフォーマンス
現在多くのウェブページで転送されているデータの大部分は画像です。このモジュールでは、ユーザーのデバイスに関係なく画像を最適化し、画像を効率的に配信してデータの無駄を最小限に抑える方法について説明します。
速度が重要な理由
学習のパフォーマンスについて取り組む前に、それがユーザー エクスペリエンスにおける役割と、それがユーザーにとってより良い結果にどのようにつながるかを理解する必要があります。このコースでは、まずこれらのトピックについて簡単に紹介し、パフォーマンスの学習が重要な理由について重要なコンテキストを提供します。
具体的なウェブワーカーのユースケース
ウェブワーカーとその機能、制限事項の基本を理解したところで、次はウェブワーカーの具体的なユースケースを見てみましょう。このデモでは、Web Worker を使用して JPEG ファイルを取得し、メタデータを抽出してメインスレッドに送り返しています。これにより、ユーザーはブラウザでファイルを確認できます。
ウェブワーカーの概要
ブラウザでユーザーに表示される内容の大部分は、「メインスレッド」と呼ばれる 1 つのスレッドで発生します。ただし、メインスレッドがユーザー向けの重要なタスクに対応できるように、新しいスレッドを起動して計算コストの高い処理を行える場合もあります。この処理を行う API は Web Worker API と呼ばれています。このモジュールでは、その基本について説明します。
画像と <iframe> 要素の遅延読み込み
画像と iframe 要素は、帯域幅と CPU 処理時間を大量に消費する可能性があります。ただし、すべての画像や iframe 要素を最初のページ読み込み時に読み込む必要はありません。ユーザーがこれらを表示する最も可能性が高いタイミングまで延期できます。この手法を「遅延読み込み」と呼びます。このモジュールでは、画像と iframe 要素の遅延読み込みについて説明します。これにより、ページの読み込み時間を短縮し、必要な場合にのみ帯域幅と処理時間を消費できます。
BigQuery ML による画像データの分類
この Codelab では、BigQuery でヨガのポーズの画像を保存および分析し、BigQuery ML で画像分類モデルを実装して、SQL 構造のみを使用してポーズにラベルを付けます。
Google Chat アプリで休暇を設定する
この Codelab では、Google Chat アプリを作成する方法を学習します
AppSheet アプリに Chat を追加する
ご利用の AppSheet アプリに Chat を追加して、AppSheet の Chat アプリ機能を使用する方法について説明します。
ネイティブ AppSheet データベースを使用してコード不要のアプリを作成する
AppSheet アプリを構築する AppSheet のネイティブ データベースの使用方法について説明します。
Flutter と Flame でゲームを作成する
この Codelab では、Flutter と Flame Engine を使用して Doodle Dash というプラットフォーマー ゲームを作成します。
Flutter プラグインで FFI を使用する
この Codelab では、既存のネイティブ C ライブラリを使用するために、FFI を使用してモバイルとパソコンの両方プラットフォーム向けに Flutter プラグインを作成します。
Angular Signals スタートガイド
Angular の新しいリアクティブ モデルであるシグナルについて紹介します。シグナルにより、よりきめ細かい対応を可能にする高品質のツールが提供される
CSS でスクロールドリブン アニメーションを使ってみる
この Codelab では、CSS を使用してスクロールドリブン アニメーションを作成する方法について学びます。視差効果のある背景画像や、ビューに入ったときに出現する画像など、面白い視覚効果を作成することができます。
プロトタイプから本番環境へ: カスタム トレーニング済みモデルからの予測の取得
このラボでは、 Vertex AI を使用して、カスタム トレーニング済みモデルからオンライン予測とバッチ予測を実行します。 このラボは、動画シリーズ「 プロトタイプから本番環境へ 」の一部です。このラボに進む前に、 前のラボ を完了してください。詳細については、関連する動画でご確認ください。 。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $1 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。
MDC-101 Flutter: マテリアル コンポーネントの基本
シンプルな Flutter アプリのログインページを作成して、マテリアル コンポーネントの基本的な使用方法を学びます。
プロトタイプから本番環境へ: Vertex AI での分散トレーニング
このラボでは、 Vertex AI と TensorFlow を使用して、Vertex AI Training で分散トレーニング ジョブを実行します。 このラボは、動画シリーズ「 プロトタイプから本番環境へ 」の一部です。このラボに進む前に、 前のラボ を完了してください。詳細については、関連する動画シリーズでご確認ください。 。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $2 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の
PAIR Guidebook と MakerSuite を使用して責任ある AI のプロトタイピングを学ぶ
責任ある AI のための Google のツール、MakerSuite、PAIR Guidebook を使用して責任ある AI ソリューションをプロトタイピングする方法を学習します。
MDC-102 Flutter: マテリアルの構造とレイアウト
Flutter アプリの構造とレイアウトの作成にマテリアルを使用する方法について学習します。
プロトタイプから本番環境へ: Vertex AI を使用したカスタムモデルのトレーニング
このラボでは、 Vertex AI を使用して、カスタム トレーニング ジョブを実行します。 このラボは、動画シリーズ「 プロトタイプから本番環境へ 」の一部です。 花のデータセット を使用して、画像分類モデルを構築します。詳細については、関連する動画でご確認ください。 。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $1 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。 Vertex AI は
プロトタイプから本番環境へ: ハイパーパラメータ調整
このラボでは、 Vertex AI を使用して、Vertex AI Training でハイパーパラメータ調整ジョブを実行します。 このラボは、動画シリーズ「 プロトタイプから本番環境へ 」の一部です。このラボに進む前に、 前のラボ を完了してください。詳細については、関連する動画シリーズでご確認ください。 。 次の方法を学習します。 このラボを Google Cloud で実行するための総費用は約 $1 です。 このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI
カメラ エクスペリエンスを広げる
Android デバイスは長年にわたり進化を続け、さまざまなサイズ、形状、ディスプレイ、機能を搭載したデバイスが登場しています。当初からスマートフォンで写真を撮影できる機能は重要でした。現在でも、消費者がスマートフォンを購入する際に重視する項目の一つにカメラ機能が入っています。
