Yash Gupta
Mitglied seit 2022
Diamond League
9355 Punkte
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Sep 22, 2024 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Sep 22, 2024 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Sep 22, 2024 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Sep 16, 2024 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Sep 16, 2024 EDT
Gemini in Google Drive
Earned Sep 15, 2024 EDT
Gemini in Google Meet
Earned Sep 7, 2024 EDT
Gemini in Google Sheets
Earned Sep 7, 2024 EDT
Gemini in Google Präsentationen
Earned Sep 7, 2024 EDT
Gemini in Google Docs
Earned Sep 5, 2024 EDT
Gemini in Gmail
Earned Sep 5, 2024 EDT
Google Workspace mit Gemini: Grundlagen für KI-Workflows
Earned Sep 3, 2024 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Aug 4, 2024 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Aug 4, 2024 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Aug 4, 2024 EDT
Einführung in generative KI
Earned Aug 1, 2024 EDT
In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Modell zur Bilduntertitelung erstellen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines solchen Modells wie den Encoder und Decoder und die Schritte zum Trainieren und Bewerten des Modells kennen. Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie folgende Kompetenzen erworben: Erstellen eigener Modelle zur Bilduntertitelung und Verwenden der Modelle zum Generieren von Untertiteln
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Transformer-Architektur und das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Sie lernen die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz. Der gesamte Kurs dauert ungefähr 45 Minuten.
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Dieser Kurs vermittelt Ihnen eine Zusammenfassung der Encoder-Decoder-Architektur, einer leistungsstarken und gängigen Architektur, die bei Sequenz-zu-Sequenz-Tasks wie maschinellen Übersetzungen, Textzusammenfassungen und dem Question Answering eingesetzt wird. Sie lernen die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur kennen und erfahren, wie Sie diese Modelle trainieren und bereitstellen können. Im dazugehörigen Lab mit Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie in TensorFlow von Grund auf einen Code für eine einfache Implementierung einer Encoder-Decoder-Architektur erstellen, die zum Schreiben von Gedichten dient.
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In diesem Kurs wird der Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt. Dies ist ein leistungsstarkes Verfahren, das die Fokussierung neuronaler Netzwerke auf bestimmte Abschnitte einer Eingabesequenz ermöglicht. Sie erfahren, wie der Aufmerksamkeitsmechanismus funktioniert und wie Sie damit die Leistung verschiedener Machine Learning-Tasks wie maschinelle Übersetzungen, Zusammenfassungen von Texten und Question Answering verbessern können.
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In diesem Kurs werden Diffusion-Modelle vorgestellt, eine Gruppe verschiedener Machine Learning-Modelle, die kürzlich einige vielversprechende Fortschritte im Bereich Bildgenerierung gemacht haben. Diffusion-Modelle basieren auf physikalischen Konzepten der Thermodynamik und sind in den letzten Jahren in der Forschung und Industrie sehr beliebt geworden. Dabei stützen sich Diffusion-Modelle auf viele innovative Modelle und Tools zur Bildgenerierung in Google Cloud. In diesem Kurs werden Ihnen die theoretischen Grundlagen der Diffusion-Modelle erläutert und wie Sie diese Modelle über Vertex AI trainieren und bereitstellen können.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Drive Dateien verwalten und abrufen können. Sie erfahren, wie Sie Assets in natürlicher Sprache finden, bestimmte Fakten über KI-Übersichten extrahieren, ohne Dateien zu öffnen, mehrere Medienformate sofort zusammenfassen und Dateisammlungen als Projekte für wiederholbare Recherchen speichern können.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Meet die Zusammenarbeit per Video verbessern können. Sie erfahren, wie Sie Notizen automatisch erstellen lassen, Text und Sprache in Echtzeit übersetzen, verpasste Diskussionen privat nachlesen und die Audio- und Videoqualität sofort optimieren können.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Sheets die Datenorganisation automatisieren und komplexe Zahlen verarbeiten können. Sie lernen, wie Sie Tabellen aus Rohdaten erstellen, Daten mithilfe von natürlicher Sprache automatisch einfügen, Tabellenformeln bei Bedarf generieren und schnell allgemeine Informationen oder Visualisierungen extrahieren können, ohne fortgeschrittene Tabellenkenntnisse zu haben.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Präsentationen Konzepte in visuell ansprechende Präsentationen umwandeln können. Sie lernen, wie Sie aus einem einzelnen Prompt oder einem vorhandenen Quelldokument strukturierte Präsentationen erstellen, Folienlayouts mit automatischer Designoptimierung verfeinern, benutzerdefinierte Vektorgrafiken und Fotos erstellen und dynamisch Folientexte zusammen mit präzisen Vortragsnotizen entwerfen.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Docs Ihre Schreibprozesse und die Erstellung von Inhalten optimieren können. Sie lernen, wie Sie Dokumente von Grund auf erstellen, mit interaktiven Tools den Schreibstil und die Klarheit verbessern, komplexe Dateien zusammenfassen und lange Texte nahtlos in strukturierte Assets für andere Google Workspace-Anwendungen umwandeln.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail Ihre E‑Mail-Verwaltung optimieren können. Sie lernen, lange E‑Mail-Konversationen zusammenzufassen, Informationen in natürlicher Sprache abzurufen, professionelle Antworten zu entwerfen und Kommunikationsstrategien direkt in Ihrem Posteingang zu organisieren.
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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Lernpfad vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Workspace einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.
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Da die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen weiter zunimmt, wird auch deren verantwortungsbewusste Entwicklung ein immer wichtigeres Thema. Dabei ist es für viele schwierig, die Überlegungen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI in die Praxis umzusetzen. Wenn Sie wissen möchten, wie sich die verantwortungsbewusste Anwendung von KI in die Praxis umsetzen, also operationalisieren lässt, finden Sie in diesem Kurs entsprechende Hilfestellungen.
In diesem Kurs erfahren Sie, wie dies mit Google Cloud heutzutage möglich ist, inklusive entsprechender Best Practices und Erkenntnisse. Es wird gezeigt, welches Framework Google Cloud bietet, um einen eigenen Ansatz für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu entwickeln.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was verantwortungsbewusste Anwendung von KI bedeutet, warum sie wichtig ist und wie Google dies in seinen Produkten berücksichtigt. Darüber hinaus werden die 7 KI-Grundsätze von Google behandelt.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene generative KI-Anwendungen entwickeln können.
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