Dmytro Chadovych
Menjadi anggota sejak 2023
Diamond League
10325 poin
Menjadi anggota sejak 2023
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang dimaksudkan untuk menjelaskan responsible AI, alasan pentingnya responsible AI, dan cara Google mengimplementasikan responsible AI dalam produknya. Kursus ini juga memperkenalkan 7 prinsip AI Google.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang membahas definisi model bahasa besar (LLM), kasus penggunaannya, dan cara menggunakan prompt tuning untuk meningkatkan performa LLM. Kursus ini juga membahas beberapa alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang bertujuan untuk mendefinisikan AI Generatif, cara penggunaannya, dan perbedaannya dari metode machine learning konvensional. Kursus ini juga membahas beberapa Alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
Kursus ini memperkenalkan kemampuan AI dan machine learning (ML) Google Cloud, dengan fokus pada pengembangan project AI generatif dan prediktif. Kursus ini akan membahas berbagai teknologi, produk, dan alat yang tersedia di seluruh siklus proses data ke AI, yang memberdayakan data scientist, developer AI, dan engineer ML untuk meningkatkan keahlian mereka melalui latihan interaktif.
Dalam kursus tingkat pemula ini, Anda akan mempelajari alur kerja Analisis Data di Google Cloud dan alat yang dapat Anda gunakan untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data, serta membagikan temuan Anda dengan para pemangku kepentingan. Dengan menggunakan studi kasus serta lab interaktif, materi, dan kuis/demo, kursus ini akan mendemonstrasikan cara menghasilkan data bersih hingga visualisasi dan dasbor yang menghasilkan dampak dari set data mentah. Entah Anda sudah bekerja dengan data dan ingin mempelajari cara sukses di Google Cloud, atau ingin mengembangkan karier Anda, kursus ini akan membantu Anda memulai. Hampir semua orang yang melakukan atau menggunakan analisis data dalam pekerjaan mereka dapat mengambil manfaat dari kursus ini.