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Applica le tue competenze nella console Google Cloud

Leonardo Fenix

Membro dal giorno 2024

AI responsabile per sviluppatori: privacy e sicurezza Earned giu 5, 2026 EDT
Create ML Models with BigQuery ML Earned giu 1, 2026 EDT
Introduzione all'AI e al machine learning su Google Cloud Earned giu 1, 2026 EDT
Gen AI: Beyond the Chatbot Earned dic 6, 2025 EST
AI responsabile per sviluppatori: interpretabilità e trasparenza Earned nov 17, 2024 EST
AI responsabile per sviluppatori: equità e bias Earned nov 13, 2024 EST
Create Image Captioning Models - Italiano Earned nov 11, 2024 EST
Transformer Models and BERT Model - Italiano Earned nov 11, 2024 EST
Encoder-Decoder Architecture - Italiano Earned nov 11, 2024 EST
Introduction to Image Generation - Italiano Earned nov 11, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned nov 6, 2024 EST
Prompt Design in Agent Platform Earned nov 6, 2024 EST
Introduction to Generative AI Studio - Italiano Earned nov 5, 2024 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Italiano Earned giu 11, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned giu 11, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned giu 11, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned giu 11, 2024 EDT
Attention Mechanism - Italiano Earned giu 10, 2024 EDT

Questo corso introduce argomenti importanti relativi alla privacy e alla sicurezza dell'AI. Esplora metodi e strumenti pratici per implementare le pratiche consigliate per la privacy e la sicurezza dell'AI utilizzando gli strumenti open source e i prodotti Google Cloud.

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Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.

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Questo corso presenta le offerte di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) su Google Cloud per la creazione di progetti di AI predittiva e generativa. Esplora le tecnologie, i prodotti e gli strumenti disponibili durante tutto il ciclo di vita data-to-AI, includendo le basi, lo sviluppo e le soluzioni di AI. Ha lo scopo di aiutare data scientist, sviluppatori di AI e ML engineer a migliorare le proprie abilità e conoscenze attraverso attività di apprendimento coinvolgenti ed esercizi pratici.

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Gen AI: Beyond the Chatbot is the first course of the Gen AI Leader learning path and has no prerequisites. This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization. You explore concepts like foundation models and prompt engineering, which are crucial for leveraging the power of gen AI. The course also guides you through important considerations you should make when developing a successful gen AI strategy for your organization.

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Questo corso introduce i concetti di interpretabilità e la trasparenza dell'AI. Parla dell'importanza della trasparenza dell'AI per sviluppatori ed engineer. Illustra metodi e strumenti pratici per aiutare a raggiungere interpretabilità e trasparenza sia nei dati che nei modelli di AI.

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Questo corso introduce i concetti di AI responsabile e i principi dell'AI. Tratta le tecniche per identificare sostanzialmente l'equità e i bias e mitigare i bias nelle pratiche di AI/ML. Illustra metodi e strumenti pratici per implementare le best practice dell'AI responsabile utilizzando gli strumenti open source e i prodotti Google Cloud.

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Questo corso ti insegna come creare un modello per le didascalie delle immagini utilizzando il deep learning. Scoprirai i diversi componenti di un modello per le didascalie delle immagini, come l'encoder e il decoder, e imparerai ad addestrare e valutare il tuo modello. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare modelli personali per le didascalie delle immagini e utilizzarli per generare didascalie per le immagini.

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Questo corso ti introduce all'architettura Transformer e al modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Scopri i componenti principali dell'architettura Transformer, come il meccanismo di auto-attenzione, e come viene utilizzata per creare il modello BERT. Imparerai anche le diverse attività per le quali può essere utilizzato il modello BERT, come la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale. Si stima che il completamento di questo corso richieda circa 45 minuti.

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Questo corso ti offre un riepilogo dell'architettura encoder-decoder, che è un'architettura di machine learning potente e diffusa per attività da sequenza a sequenza come traduzione automatica, riassunto del testo e risposta alle domande. Apprenderai i componenti principali dell'architettura encoder-decoder e come addestrare e fornire questi modelli. Nella procedura dettagliata del lab corrispondente, implementerai in TensorFlow dall'inizio un semplice codice dell'architettura encoder-decoder per la generazione di poesie da zero.

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Questo corso introduce i modelli di diffusione, una famiglia di modelli di machine learning che recentemente si sono dimostrati promettenti nello spazio di generazione delle immagini. I modelli di diffusione traggono ispirazione dalla fisica, in particolare dalla termodinamica. Negli ultimi anni, i modelli di diffusione sono diventati popolari sia nella ricerca che nella produzione. I modelli di diffusione sono alla base di molti modelli e strumenti di generazione di immagini all'avanguardia su Google Cloud. Questo corso ti introduce alla teoria alla base dei modelli di diffusione e a come addestrarli ed eseguirne il deployment su Vertex AI.

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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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Complete the introductory Prompt Design in Agent Platform skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Agent Platform. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios.

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Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.

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Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te. In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo corso ti introdurrà al meccanismo di attenzione, una potente tecnica che consente alle reti neurali di concentrarsi su parti specifiche di una sequenza di input. Imparerai come funziona l'attenzione e come può essere utilizzata per migliorare le prestazioni di molte attività di machine learning, come la traduzione automatica, il compendio di testi e la risposta alle domande.

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