Samprad Raja Uprety
Participante desde 2024
Liga Prata
19260 pontos
Introdução à geração de imagens
Earned Jan 2, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Jan 2, 2025 EST
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Jan 2, 2025 EST
[DEPRECATED] Engenharia de atributos
Earned Jan 2, 2025 EST
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Jan 2, 2025 EST
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Jan 1, 2025 EST
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI
Earned Jan 1, 2025 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Jan 1, 2025 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Jan 1, 2025 EST
Quiz: GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals
Earned Jan 1, 2025 EST
AI Services and GDC Deployments and Operations
Earned Dec 31, 2024 EST
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC
Earned Dec 31, 2024 EST
Criação de guia de estudo para certificação: PMLE (preparação para o exame)
Earned Dec 31, 2024 EST
GDC Platform Introduction
Earned Dec 31, 2024 EST
Introdução à IA generativa
Earned Dec 31, 2024 EST
Neste curso, apresentamos os modelos de difusão, uma família de modelos de machine learning promissora no campo da geração de imagens. Os modelos de difusão são baseados na física, mais especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, eles se popularizaram no setor e nas pesquisas. Esses modelos servem de base para ferramentas e modelos avançados de geração de imagem no Google Cloud. Este curso é uma introdução à teoria dos modelos de difusão e como eles devem ser treinados e implantados na Vertex AI.
Saiba mais
O objetivo desse curso é equipar você com o conhecimento e as ferramentas necessários para resolver os desafios enfrentados por equipes de MLOps durante o desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA generativa. Também queremos mostrar como a Vertex AI ajuda equipes de IA a simplificar processos de MLOps e a alcançar o sucesso em projetos de IA generativa.
Saiba mais
Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.
Saiba mais
O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.
Saiba mais
Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.
Saiba mais
Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.
Saiba mais
Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.
Saiba mais
Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.
Saiba mais
Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.
Saiba mais
This quiz tests your GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals knowledge.
Saiba mais
The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting.
In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.
Saiba mais
The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.
Saiba mais
Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Você vai analisar os recursos do Gemini Notebook, criar um notebook e usar o guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
Saiba mais
This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises.
GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.
Saiba mais
Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA generativa: o que é, como é usada e por que ela é diferente de métodos tradicionais de machine learning. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam você a desenvolver apps de IA generativa.
Saiba mais
