Приєднатися Увійти

SUNKARI BHARATH KUMAR

Учасник із 2026

Бронзова ліга

Кількість балів: 1983
Принципи відповідального використання ШІ для розробників: конфіденційність і безпека Earned лист. 1, 2026 EST
Принципи відповідального використання ШІ для розробників: інтерпретованість і прозорість Earned лист. 1, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Agent Platform: Model Evaluation Earned лист. 1, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned вер. 28, 2026 EDT
Boost Productivity with Gemini in BigQuery Earned вер. 17, 2026 EDT
Work with Gemini Models in BigQuery Earned серп. 22, 2026 EDT
Using BigQuery Machine Learning for Inference Earned трав. 18, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini for Data Scientists and Analysts Earned трав. 2, 2026 EDT

Під час цього курсу ви ознайомитеся з важливими темами, що стосуються конфіденційності й безпеки в системах ШІ. Ви дізнаєтеся про практичні методи й інструменти, які дають змогу застосувати рекомендації щодо конфіденційності й безпеки в системах ШІ за допомогою продуктів Google Cloud і інструментів із відкритим кодом.

Докладніше

У цьому курсі розглядаються поняття інтерпретованості й прозорості штучного інтелекту, а також їх важливість для розробників. Ви дізнаєтеся про практичні методи й інструменти, які дають змогу досягти інтерпретованості й прозорості даних і моделей штучного інтелекту.

Докладніше

This course equips machine learning practitioners with the essential tools, techniques, and best practices for evaluating both generative and predictive AI models. Model evaluation is a critical discipline for ensuring that ML systems deliver reliable, accurate, and high-performing results in production. Participants will gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks. The course will emphasize the unique challenges posed by generative AI models and provide strategies for tackling them effectively. By leveraging Google Cloud's Agent Platform, participants will learn how to implement robust evaluation processes for model selection, optimization, and continuous monitoring.

Докладніше

This course is dedicated to equipping you with the knowledge and tools needed to uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and exploring how Gemini Enterprise Agent Platform empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.

Докладніше

This course explores Gemini in BigQuery, a suite of AI-driven features to assist data-to-AI workflow. These features include data exploration and preparation, code generation and troubleshooting, and workflow discovery and visualization. Through conceptual explanations, a practical use case, and hands-on labs, the course empowers data practitioners to boost their productivity and expedite the development pipeline.

Докладніше

This course demonstrates how to use AI/ML models for generative AI tasks in BigQuery. Through a practical use case involving customer relationship management, you learn the workflow of solving a business problem with Gemini models. To facilitate comprehension, the course also provides step-by-step guidance through coding solutions using both SQL queries and Python notebooks.

Докладніше

Learn about BigQuery ML for Inference, why Data Analysts should use it, its use cases, and supported ML models. You will also learn how to create and manage these ML models in BigQuery.

Докладніше

In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps analyze customer data and predict product sales. You also learn how to identify, categorize, and develop new customers using customer data in BigQuery. Using hands-on labs, you experience how Gemini improves data analysis and machine learning workflows.

Докладніше