Üretken Yapay Zeka Ajanları: Kuruluşunuzu Dönüştürün, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının beşinci ve son kursudur. Bu kursta, kuruluşların özel üretken yapay zeka ajanlarını kullanarak belirli işletme zorluklarının üstesinden nasıl gelebileceği ele alınmaktadır. Temel bir üretken yapay zeka ajanı oluşturarak pratik yapacak, bu ajanların modeller, mantık döngüleri ve araçlar gibi bileşenlerini keşfedeceksiniz.
Üretken Yapay Zeka Uygulamaları ile İşinizi Dönüştürün, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının dördüncü kursudur. Bu kursta, Google'ın üretken yapay zeka uygulamaları (ör. Gemini ile Google Workspace ve NotebookLM) tanıtılmaktadır. Temellendirme, veriyle artırılmış üretim, etkili istemler hazırlama ve otomatik iş akışları oluşturma gibi kavramlar hakkında size rehberlik eder.
Üretken Yapay Zeka: Ekosistemi Tanıma, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının üçüncü kursudur. Üretken yapay zeka, çalışma şeklimizi ve çevremizle etkileşim kurma biçimimizi değiştiriyor. Peki bir lider olarak bu teknolojinin gücünden yararlanıp işletmenizde nasıl gerçek sonuçlar elde edebilirsiniz? Bu kursta, üretken yapay zeka çözümleri oluşturmanın farklı katmanlarını, Google Cloud'un sunduğu hizmetleri ve çözüm seçerken dikkate alınması gereken faktörleri keşfedeceksiniz.
Üretken Yapay Zeka: Temel Kavramları Öğrenin, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının ikinci kursudur. Bu kursta, yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka arasındaki farkları keşfederek üretken yapay zekanın temel kavramlarını öğrenecek ve çeşitli veri türlerinin üretken yapay zekanın kurumsal zorlukları çözmesine nasıl yardımcı olduğunu anlayacaksınız. Temel modellerin sınırlamalarını gidermeye yardımcı olacak Google Cloud stratejileriyle sorumlu ve güvenli yapay zeka geliştirme ve dağıtımının temel zorlukları hakkında da bilgi edineceksiniz.
Üretken Yapay Zeka: Chatbot'tan Daha Fazlası, Gen AI Leader öğrenme rotasının ilk kursudur ve ön koşul gerektirmez. Bu kurs, chatbot'larla ilgili temel bilgilerin ötesine geçerek üretken yapay zekanın kuruluşunuza sağlayabileceği gerçek potansiyeli keşfetmeyi amaçlamaktadır. Üretken yapay zekanın gücünden yararlanmak için çok önemli olan temel modeller ve istem mühendisliği gibi kavramları keşfedeceksiniz. Kurs ayrıca kuruluşunuz için başarılı bir üretken yapay zeka stratejisi geliştirirken dikkate almanız gereken önemli noktalar hakkında size rehberlik edecek.
Complete the intermediate Explore Generative AI in Agent Platform skill badge to demonstrate skills in text generation, image and video analysis for enhanced content creation, and applying function calling techniques within the Gemini API. Discover how to leverage sophisticated Gemini techniques, explore multimodal content generation, and expand the capabilities of your AI-powered projects. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
Orta düzeydeki Çoklu Format Destekli Gemini ve Çok Formatlı RAG ile Zengin Belgeleri İnceleme beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi kanıtlayabilirsiniz: Çok formatlı istemler kullanarak metin ve görsel formatlarındaki verilerden bilgi elde etme, video açıklaması oluşturabilme ve Gemini ile çok formatlılıktan yararlanarak videonun kapsamındaki bilgilerden çok daha fazlasına ulaşabilme; metin ve görüntü içeren dokümanların meta verilerini oluşturma, gerekli tüm metin parçalarına ulaşma ve Gemini'ın Çok Formatlı Almayla Artırılmış Üretim (RAG) mimarisini kullanarak alıntıları yazdırma.
Complete the intermediate Develop Gen AI Apps with Gemini and Streamlit skill badge course to demonstrate skills in text generation, applying function calls with the Python SDK and Gemini API, and deploying a Streamlit application with Cloud Run. In this course, you learn Gemini prompting, test Streamlit apps in Cloud Shell, and deploy them as Docker containers in Cloud Run. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
Complete the introductory Build Real World AI Applications with Gemini and Imagen skill badge to demonstrate skills in the following: image recognition, natural language processing, image generation using Google's powerful Gemini and Imagen models, deploying applications on the Google Cloud Agent Platform. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
Agent Platform'da istem mühendisliği, görüntü analizi ve çok modlu üretken teknikler gibi becerileri göstermek için Agent Platform'da İstem Tasarımı beceri rozetini tamamlayın. Etkili istemlerin nasıl oluşturulacağını, üretken yapay zeka çıktılarına nasıl rehberlik edileceğini ve Gemini modellerinin gerçek dünyadaki pazarlama senaryolarına nasıl uygulanacağını keşfedin.
Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. This course explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
As organizations move their data and applications to the cloud, they must address a rapidly evolving landscape of security challenges. This course explores the foundations of cloud security, the value of Google Cloud’s secure-by-design infrastructure, and the defense-in-depth strategy, while highlighting how AI-driven operations and compliance tools help organizations meet strict global regulatory requirements. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Many traditional enterprises use legacy systems and apps that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems and investing in new products and services. This course explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Cloud technology is a powerful asset, and when paired with data, it becomes a catalyst for innovation and enhanced customer experiences. Exploring Data Transformation with Google Cloud examines how organizations can leverage the cloud to make their data more accessible, actionable, and valuable. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Digital transformation is a critical journey for modern organizations, and establishing a strong baseline in cloud computing is the first step toward driving meaningful innovation. Digital Transformation with Google Cloud introduces the core technologies and strategic frameworks that help organizations modernize their operations. This course explores fundamental cloud concepts, global network infrastructure, and the shared responsibility model to help leaders navigate their path to the cloud with confidence. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Bu kursta yapay zekanın yorumlanabilirliği ve şeffaflığı kavramlarıyla ilgili temel bilgiler sunulmaktadır. Ayrıca geliştiriciler ve mühendisler için yapay zeka sistemlerinde şeffaflığın önemi ele alınmaktadır. Kurs boyunca, veri ve yapay zeka modellerinde yorumlanabilirliğin ve şeffaflığın sağlanmasına yardımcı olacak pratik yöntemleri ve araçları tanıyacaksınız.
Bu kursta, sorumlu yapay zeka kavramı ve yapay zeka ilkeleri tanıtılmaktadır. Kurs, adalet ve önyargıyı pratik şekilde tanımlama teknikleri ile yapay zeka/makine öğrenimi uygulamalarında önyargının azaltılması konularını ele almaktadır. Kurs boyunca, Google Cloud ürünleri ve açık kaynaklı araçları kullanarak sorumlu yapay zekayla ilgili en iyi uygulamaları benimsemenize yardımcı olacak pratik yöntemler ve araçları tanıyacaksınız.
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.
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.
Giriş seviyesindeki bu mikro öğrenme kursunda; büyük dil modellerinin (LLM) ne olduğu, hangi kullanım alanlarında kullanılabilecekleri ve istem ayarlama ile LLM performansını nasıl artırabileceğiniz ele alınmaktadır. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirebileceğiniz Google araçları da yer almaktadır.
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.
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. Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
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.
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
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.
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.
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 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.