Приєднатися Увійти

Dhruvil Patel

Учасник із 2025

Срібна ліга

Кількість балів: 3212
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Yкраїнська Earned квіт. 12, 2026 EDT
Introduction to Responsible AI - Українська Earned квіт. 12, 2026 EDT
Introduction to Large Language Models - Українська Earned бер. 30, 2026 EDT
Introduction to Generative AI - Українська Earned бер. 30, 2026 EDT
Принципи відповідального використання ШІ для розробників: об’єктивність і упередженість Earned бер. 29, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation Earned бер. 29, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned бер. 29, 2026 EDT
Managing Change when Moving to Google Cloud Earned бер. 29, 2026 EDT
How to Use TPUs for Inference Earned бер. 29, 2026 EDT
Architecting an AI Inference Stack Earned бер. 29, 2026 EDT

Що більше штучний інтелект і машинне навчання використовуються в корпоративних середовищах, то нагальнішою стає потреба розробити принципи відповідального ставлення до них. Однак говорити про принципи відповідального використання штучного інтелекту легше, ніж застосовувати їх на практиці. Цей курс допоможе вам дізнатись, як запровадити відповідальну роботу зі штучним інтелектом у вашій організації. У цьому курсі ви дізнаєтеся про підхід Google Cloud до відповідального використання ШІ, а також отримаєте практичні поради й набудете досвіду, який допоможе вам розробити власний підхід до цього завдання.

Докладніше

Це ознайомлювальний курс мікронавчання, який має пояснити, що таке відповідальне використання штучного інтелекту, чому воно важливе і як компанія Google реалізує його у своїх продуктах. Крім того, у цьому курсі викладено 7 принципів Google щодо штучного інтелекту.

Докладніше

У цьому ознайомлювальному курсі мікронавчання ви дізнаєтеся, що таке великі мовні моделі, де вони використовуються і як підвищити їх ефективність коригуванням запитів. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть вам створювати власні додатки на основі генеративного штучного інтелекту.

Докладніше

Це ознайомлювальний курс мікронавчання, який має пояснити, що таке генеративний штучний інтелект, як він використовується й чим відрізняється від традиційних методів машинного навчання. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть вам створювати власні додатки на основі генеративного штучногоінтелекту.

Докладніше

Під час цього курсу ви зможете ознайомитися з концепціями відповідального підходу й принципами щодо штучного інтелекту. Ви дізнаєтеся про практичні методи виявлення об’єктивності й упередженості в роботі ШІ та технологій машинного навчання, а також ознайомитеся зі способами мінімізувати упередженість. У курсі розглядаються практичні методи й інструменти для впровадження відповідального підходу до ШІ за допомогою продуктів Google Cloud і інструментів із відкритим кодом.

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 Vertex AI 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 Vertex AI empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.

Докладніше

Moving to the cloud creates numerous opportunities to start working in a new way and it empowers the workforce to better collaborate and innovate. But it’s also a big change. Sometimes the success of the change hinges not on the change itself, but on how it’s managed. This course will help people managers to understand some of the key challenges associated with cloud adoption, and provide them with a verified in-the-field framework that will assist them in supporting their teams on the change journey. By addressing the human factor of moving to the cloud, organizations increase their chances of realizing business objectives and investing in their future talent.

Докладніше

This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges.

Докладніше

This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1.

Докладніше