Google Cloud AI関連勉強 事初め


# Google Cloud AI関連勉強 事初め

こんにちは、京セラコミュニケーションシステム櫻木 (@kccs_nobuaki-sakuragi)です。

私は、約3年前から今年4月までGoogle Cloud VertexAI AutoMLVisonを活用した外観検査AI（AIを活用した工業製品の品質検査の自動化）導入を推進しておりました。
今回は新しくチームに入った方向けに基礎勉強用学習コンテンツとして活用した学習サイトをまとめてみました。


GoogleのAI機能を勉強したいけれど、そもそもAIって何？何から勉強したらいいの良いの？などのGoogle Cloud AIジャーニーの道しるべになればと考え寄稿しました。

Google Cloudの学習コンテンツは座学とラボの両方を自分たちのペースで実施できるので大変魅力的です。
Google Cloud AIをこれから使ってみたい方々の学習の足がかりになれば幸いです。


:::note info
一部コンテンツは、各サービスのID発行ならびに、有償コンテンツを含んでいます。
また、Google Cloudの機能を利用した場合は、利用料が発生します。
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## この記事の対象者

- これからGoogle CloudのAIを勉強したい方

## Google Cloud AIとは

Google Cloudは数多くのAIが提供されています。
![AIと機械学習.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2773468/fba73a72-dfca-799d-de7a-bc9e93c0afdf.jpeg)

[AI と機械学習のプロダクト](https://cloud.google.com/products/ai) のページには次の様に説明されています。

>デベロッパー向け AI
Google CloudのAIツールは、Googleの最高水準の研究技術を駆使して構築されており、デベロッパーが重要な問題の解決に専念できるよう支援します。Google CloudのAIツールを使用する際に、デベロッパーの皆様にテクノロジーで可能な最高水準の機能を使用していると信頼していただけるよう、Google Cloudはプロダクトを継続的に更新しています。


AIの専門知識がなくても、最高水準のAIを利用できるのが、Google CloudのAIの特徴となっています。
しかしながら、1つ1つの機能を道しるべなく調べていくのは大変です。

次から紹介する学習コンテンツを参考にしていただき、皆様のGoogle Cloud AI活用の参考になれば幸いです。


## 入門編：

### Grow With Google
[Grow with Google](https://grow.google/intl/ALL_jp/)で提供されている、Google社の学習コンテンツです。
AIとは何かをはじめに知るのに最適です。

- [はじめてのAI Udemy版](https://www.udemy.com/course/google-jp-ai/)
- [はじめてのAI gacco版](https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+pt028+2019_08/about)

    講座概要より抜粋

    >   AI の基礎知識とその仕組みについて学習し、画像認識や音声認識について実際のデモをご覧いただきながら体感していただきます。基本知識だけでなく、事例や具体的にそれがどのような仕組みで動いているかも紹介することで、AI を活用するヒントを得ることを目指します。

AIとは何か、どういった使い方ができるのか、身近な例を用いて解説しているコンテンツになっています。
さまざまなAI技術を組み合わせ課題解決をしていく仕組みなど事例を交え紹介されています。


### Coursera （有償）日本語字幕
- [Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud専門講座](https://www.coursera.org/specializations/digital-transformation-using-ai-ml-with-google-cloud)
    
    講座概要より抜粋

    >企業がデータ、機械学習（ML）、人工知能（AI）を使用してビジネスモデルを変革する方法の基礎を築くための基本的なGoogleCloudの概念を紹介することから始まります。
    この専門分野はクラウド、特にデータにAIとMLを使用することでビジネスにチャンスが生まれ、変化が必要になることに関心のある人を対象としています。ML、プログラミング、またはクラウドテクノロジーの経験は必要ありません。コースには、実践的な技術トレーニングは含まれていません。

Google Cloudをはじめから知りたいたい方は、このオンライン講座が最適です。
3つのオンライン講座になっています。3つ目がAI関連のオンライン講座になっています。
- Business Transformation with Google Cloud
- Infrastructure and Application Modernization with Google Cloud
- Managing Machine Learning Projects with Google Cloud


## 初級編：

### Cloud OnAir

- [ML OnAir](https://cloudonair.withgoogle.com/events/solution-machine-learning)

講座概要より抜粋

>  機械学習モデルの開発、運用、利用について紹介します。
    今回は Vertex AI 最新情報、メルカリの新サービス Mercari Shops を支える Google のベクトル検索技術、Explainable AIを応用したチェス エージェントの分析例についてご紹介いたします。

Google CloudのAI/機械学習の概要を知るには、2021年開催（アーカイブ）から視聴される事をオススメします。
定期的に開催されるML OnAirのアーカイブ集です。Google Cloud AIの解説・事例などが紹介されています。
Google CloudのAI/機械学習の概要を知りたい時、事例紹介がある為、活用するとどんな事ができるのか分かります。

### CloudSkillsBoostのハンズオンラボ（有償）
Google CloudのVertexAI AutoMLVisonを使ったハンズオンラボです。
画像AIでどのような事ができるのか、Google Cloudの画像AIはどんな感じで利用できるのか知ることができます。

- [AutoML Vision でクラウド内の雲の画像を分類する](https://www.cloudskillsboost.google/focuses/8406?catalog_rank=%7B%22rank%22%3A1%2C%22num_filters%22%3A0%2C%22has_search%22%3Atrue%7D&parent=catalog&search_id=17588497)

講座概要より抜粋

> AutoML Vision を使用すると、機械学習の専門知識があまりない開発者でも、高品質な画像認識 モデルをトレーニングすることができます。AutoML UI に画像をアップロードすると、GCP ですぐに利用できるモデルをトレーニングして、使いやすい REST API を介して予測を生成することが可能です。このラボでは、Cloud Storage に画像をアップロードして、さまざまな種類の雲（積雲、積乱雲など）を見分けられるようにカスタムモデルをトレーニングします。

画像AIの概要を知っている方向けにAutoMLVisonの操作方法や精度を知ってもらうためにオススメしているコンテンツです。
新規のチームメンバーや画像AIを使いたい現場向けのラボとして紹介しています。
AutoMLVisonを活用した画像AIモデルの作り方や操作方法などを理解していただくのに最適なラボです。


## 中級編：

### Coursera (有償)日本語字幕

Google CloudのAIをはじめから学習する際のオンライン講座です。
Google CloudとGoogle CloudのAIについて具体的に何ができるのか知りたいと考えておられる方にオススメです。

- [Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版専門講座](https://www.coursera.org/specializations/gcp-data-machine-learning-jp)

- [Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版専門講座](https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-tensorflow-gcp-jp)

このオンライン講座は、Google CloudのAIに関連する技術を全般的に基本から丁寧に説明しているオンライン講座になります。
Google CloudでAIを活用してみたいと考えている方は、ラボ形式のハンズオン講座もある為、実際に手を動かしながら勉強する事ができます。

ブラウザだけでなく、AndroidやiPhoneのアプリケーションがあり、移動時間に学習動画を見る事ができます。隙間時間の勉強にぴったりです。

### ハンズオンラボ

まずは環境をつくり、動作をみているという事も非常に大切です。
そこで紹介したいのは2つのハンズオンラボです。

#### 画像AI関連のハンズオンラボ（有償）

- [Intro to ML: Image Processing](https://www.cloudskillsboost.google/quests/85?locale=ja)

講座概要より抜粋
    
>  大規模な計算処理能力を活用してパターンを認識し、画像を解釈することは、自動運転から顔認識まで、さまざまな用途における AI の基盤技術です。Google Cloud Platform は、API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供しています。GCP にはさまざまな API があるため、機械学習に関するほぼすべてのタスクに対応することができます。この入門クエストでは、画像処理に用いられる機械学習の実践的な演習を行います。ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。

Google Cloudの画像AIに特化した機能を試す事ができます。
画像AIに興味のある方は是非ハンズオンラボを実施して機能概要を試してみてください。

#### VertexAI関連のハンズオンラボ（有償）

- [VertexAIで機械学習ソリューションを構築してデプロイする](https://www.cloudskillsboost.google/quests/183)

講座概要より抜粋

>プロのデータサイエンティストと機械学習エンジニアを対象としています。データセットとラボは、ビジネスに大きな影響を与えるエンタープライズ機械学習のユースケースを中心に構築されています。これらには、小売顧客の生涯価値予測、モバイルゲームの解約予測、視覚的な自動車部品の欠陥の識別、レビュー感情分類のためのBERTの微調整が含まれます。このスキルバッジを完了する学習者は、新規および既存のMLワークロードでVertex AIを実際に体験し、AutoML、カスタムトレーニング、および新しいMLOpsサービスを活用して、開発の生産性を大幅に向上させ、価値実現までの時間を短縮できます。

Google CloudのVertexAI機能を試す事ができます。
VertexAIは多くの機能がありMLOpsなどを試そうとするとデータセットや環境準備に時間がかかります。
このハンズラボでは、MLOpsに関するラボもありチュートリアル的にまずは使ってみるのに最適なラボです。

# 上級編：


#### Google CloudSkills Boost Machine Learning Engineer Learning Path (有償版)日本語字幕
Machine Learning Engineer Learning Pathは、Google Cloud Machine Learnig Engineer認定資格取得向けの学習パスになります。

[Machine Learning Engineer Learning Path](https://www.cloudskillsboost.google/paths/17)

講座概要より抜粋

>機械学習エンジニアは、ML システムの設計、構築、本稼働、最適化、運用、保守を行います。この学習プログラムでは、ML エンジニアの役割に不可欠な Google Cloud テクノロジーを使用した実世界の実践的な体験を提供する一連のオンデマンド コース、ラボ、スキルバッジをご案内します。

Google Cloudの機械学習に関する事が1から学習できます。


実際の環境を利用しながら学ぶ事ができるため、機能概要や動作イメージを掴むのに最適です。
Courseraの学習コンテンツと同様の物があり、オンラインとハンズオンラボの両方学習する事ができます。

:::note info
所感
Courseraの方がオンライン学習プラットフォームとして専用アプリがあり洗練されていると思います。
ただし、個人学習という点では、Google CloudSkills Boostがオススメです。
比較的安価に利用できるので最近はもっぱらGoogle CloudSkills Boostを活用しています。
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#### Google Machine Learning Education

機械学習の概要から一般的な機械学習を一から学習する事ができます。
プログラムの実行環境もColaboratoryで提供されているため、環境構築に時間をとられる事なく学習できます。
機械学習のフレームワークは主にTensorFlowで説明されています。

- [Foundational courses（基礎編）](https://developers.google.com/machine-learning/foundational-courses)

    基礎コースは、機械学習の基礎とコアコンセプトについて説明されています。

- [Advanced courses（上級者）](https://developers.google.com/machine-learning/advanced-courses)

    上級コースは、さまざまな機械学習の問題を解決するためのツールとテクニックを学びます。


- [People + AIガイドブック](https://pair.withgoogle.com/guidebook)

    AIを活用するための一連の方法、ベストプラクティス、例などが紹介されています。
    100人を超えるGoogle社員、業界の専門家、学術研究からのデータと洞察に基づいた内容がまとめまれています。
    AIをどの様に活用するのか、AIをどう活用するのが良いか深く理解するための参考資料になります。

#### AI/機械学習を活用する際の参考書
[Human-in-the-Loop Machine Learning](https://www.manning.com/books/human-in-the-loop-machine-learning)

アクティブ学習、転移学習、機械学習を使用してプロセスのすべてのステップを最適化する手法など、機械学習プロセス全体を最適化するための実用的なガイドです。このサイトでは本の抜粋版を参照する事が可能です。
全文を読みたい場合は、書籍購入をしてください。

[Interpretable Machine Learning](https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/)

 機械学習やAIを実施していくと、どうしてもAIが何を元に判定しているのかという疑問が沸いてくると思います。
 このサイト（本）では説明可能な機械学習とはどういう物か説明されています。

# 最後に

弊社京セラコミュニケーションシステムでは、Google CloudのVertexAI AutoML Visonを活用した外観検査を実施しています。
製造現場の外観検査工程にGoogle Cloudのテクノロジーを活用した外観検査を実現しました。

一部ではありますが、動画を公開しておりますので紹介いたします。

### Google Cloud の画像AI 活用事例

弊社で実施した、VisonAI AutoMLVisonを活用した外観検査PoC事例の動画です。
主に、AutoMLVisonの精度を出すためのコツをGoogle Cloudエンジニアが解説してくださっています。

#### Level Up - AutoML Visual Inspection with Kyocera
<iframe width="640" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/JmhvkW0N-98" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

　


弊社で実施した、VertexAI AutoMLVisonを活用した外観検査事例
ある製品の外販検査を画像検査装置とAutoMLVisonを活用した外観検査事例になります。

#### Google Cloud Vertex AIを利用した外観検査AIシステムの導入
<iframe width="640" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/2DSsEflmasM" title="Google Cloud Vertex AIを利用した外観検査AIシステムの導入" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>


Google CloudのAI機能はたくさんあり、それらを組み合わせると、たくさんの業務改善ができます。

このBlog記事を参考にGoogle CloudのAIについて学んでいただき、「自分の業務改善や仕事も役にたった」、「良いアイデア思いついた」という方おられたら是非「いいね」ボタンをおしえてください。

## [参考]QwiklabsのYouTubeメンバーシップについて

Qwiklabsを実行したいけど、Qwiklabsクレジット安く買えないかなと思っている方向けに
Qwiklabs YouTubeメンバーシップを紹介いたします。

#### [QwiklabsYouTubeサイト](https://www.youtube.com/channel/UCgadTofKslPYREQE8TjY7AA/videos)

QwiklabsチャンネルではQwiklabsのキャンペーン情報やGoogle Cloud関連のLab紹介動画が公開されています。

一般的にQwiklabsのクレジットは、1クレジット＝1ドルで購入する必要があります。

うれしい事に、QwiklabsのYouTubeメンバーシップに加入すると安価にクレジットを入手する事が可能です。
22年9月時点で付与されたクレジットは6か月間有効ですので、Qwiklabsに興味がる方はメンバーシップに登録してクレジットを安価に入手する事も可能です。

22年9月時点ではLevel1のメンバーシップを登録すると1か月190円で15クレジットが付与されます。
詳細な情報はYouTubeチャンネルならびにメンバーシップ登録方法などは[YouTubeメンバーシップについて](https://support.google.com/qwiklabs/topic/11252422?hl=ja&ref_topic=10703552)をご確認ください。



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本記事は2022年9月に作成しております。よって、引用している文章などはこの時点での最新となります。ご了承ください。
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