Javier Celdrán
Membro dal giorno 2023
Introduction to AI Agent Workflow
Earned nov 14, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned mag 31, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned ago 25, 2024 EDT
Crea, addestra ed esegui il deployment di modelli ML tramite Keras su Google Cloud
Earned ago 25, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned ago 25, 2024 EDT
DEPRECATED Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
Earned ago 13, 2024 EDT
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud
Earned ago 12, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano
Earned ago 12, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned ago 9, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano
Earned giu 5, 2024 EDT
Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine
Earned giu 3, 2024 EDT
Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud
Earned ago 25, 2023 EDT
Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine
Earned lug 19, 2023 EDT
Master your Cloud skills through hands-on labs and friendly competition! Cloud Hero challenges you to conquer a series of hands-on labs, putting your newfound knowledge to practice. Earn points for completing labs accurately, and rack up bonus points for speed. The leaderboard lets you see how you stack up against your peers – can you rise to the top? Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points.
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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.
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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
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Questo corso tratta la creazione di modelli ML con TensorFlow e Keras, il miglioramento dell'accuratezza dei modelli ML e la scrittura di modelli ML per l'uso su larga scala.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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Earn the intermediate skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI skill badge course, where you learn how to use Google Cloud's Vertex AI platform, AutoML, and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning models.
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Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Managed Service for Apache Spark e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence.
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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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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.
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Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.
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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione ed esecuzione del deployment di macchine virtuali in Compute Engine e configurazione di bilanciatori del carico di rete e delle applicazioni.
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Ottieni un badge delle competenze completando il corso Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud, in cui imparerai a creare e connettere un'infrastruttura cloud incentrata sull'archiviazione utilizzando le funzionalità di base delle seguenti tecnologie: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.
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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione ed esecuzione del deployment di macchine virtuali in Compute Engine e configurazione di bilanciatori del carico di rete e delle applicazioni.
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