Samprad Raja Uprety
Member since 2024
Silver League
19260 points
Görüntü Üretmeye Giriş
Earned Oca 2, 2025 EST
Üretken Yapay Zeka İçin Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps)
Earned Oca 2, 2025 EST
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Oca 2, 2025 EST
[DEPRECATED] Feature Engineering
Earned Oca 2, 2025 EST
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned Oca 2, 2025 EST
Create ML Models with BigQuery ML
Earned Oca 1, 2025 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Oca 1, 2025 EST
Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama
Earned Oca 1, 2025 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
Earned Oca 1, 2025 EST
Quiz: GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals
Earned Oca 1, 2025 EST
AI Services and GDC Deployments and Operations
Earned Ara 31, 2024 EST
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC
Earned Ara 31, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Ara 31, 2024 EST
GDC Platform Introduction
Earned Ara 31, 2024 EST
Üretken Yapay Zekaya Giriş
Earned Ara 31, 2024 EST
Bu kursta, görüntü üretme alanında gelecek vadeden bir makine öğrenimi modelleri ailesi olan "difüzyon modelleri" tanıtılmaktadır. Difüzyon modelleri fizikten, özellikle de termodinamikten ilham alır. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, gerek araştırma gerekse endüstri alanında difüzyon modelleri popülerlik kazandı. Google Cloud'daki son teknoloji görüntü üretme model ve araçlarının çoğu, difüzyon modelleri ile desteklenmektedir. Bu kursta, difüzyon modellerinin ardındaki teori tanıtılmakta ve bu modellerin Vertex AI'da nasıl eğitilip dağıtılacağı açıklanmaktadır.
Learn more
Bu kurs, MLOps ekiplerinin üretken yapay zeka modellerini dağıtırken ve yönetirken karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmek için gereken bilgi ve araçları sağlamaktadır. Ayrıca yapay zeka ekiplerinin, MLOps süreçlerini kolaylaştırıp üretken yapay zeka projelerinde başarıya ulaşması için Vertex AI'ın nasıl yardımcı olduğunu öğrenmenizi amaçlamaktadır.
Learn more
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
Learn more
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
Learn more
Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.
Learn more
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.
Learn more
This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
Learn more
Giriş düzeyindeki Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Dataprep by Trifacta ile veri temizleme, Dataflow'da veri ardışık düzenleri çalıştırma, Managed Service for Apache Spark'ta küme oluşturma ve Apache Spark işleri çalıştırma ve makine öğrenimi API'lerini (Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API ve Video Intelligence API dahil olmak üzere) çağırma.
Learn more
This course introduces Google Cloud's AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects. It explores the various technologies, products, and tools available throughout the data-to-AI lifecycle, empowering data scientists, AI developers, and ML engineers to enhance their expertise through interactive exercises.
Learn more
This quiz tests your GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals knowledge.
Learn more
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.
Learn more
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.
Learn more
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
Learn more
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.
Learn more
Bu giriş seviyesi mikro öğrenme kursu, üretken yapay zekanın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinden farkını açıklamayı amaçlamaktadır. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirebileceğiniz Google araçları da ele alınmaktadır.
Learn more
