Pradnya Borkar
Jest członkiem od 2018
Liga brązowa
900 pkt.
Jest członkiem od 2018
This course introduces Vertex AI Studio, a tool to interact with generative AI models, prototype business ideas, and launch them into production. Through an immersive use case, engaging lessons, and a hands-on lab, you’ll explore the prompt-to-product lifecycle and learn how to leverage Vertex AI Studio for Gemini multimodal applications, prompt design, prompt engineering, and model tuning. The aim is to enable you to unlock the potential of gen AI in your projects with Vertex AI Studio.
Aby zdobyć odznakę umiejętności, ukończ szkolenia Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models i Introduction to Responsible AI. Zdaj test i pokaż, że rozumiesz podstawowe koncepcje związane z generatywną AI. Odznaka umiejętności to cyfrowa odznaka wydawana przez Google Cloud, która potwierdza Twoją wiedzę o produktach i usługach Google Cloud. Ustaw swój profil jako publiczny i dodaj odznakę umiejętności do profilu w mediach społecznościowych, aby pochwalić się swoim osiągnięciem.
Celem tego szybkiego szkolenia dla początkujących jest wyjaśnienie, czym jest odpowiedzialna AI i dlaczego jest ważna, oraz przedstawienie, jak Google wprowadza ją w swoich usługach. Szkolenie zawiera także wprowadzenie do siedmiu zasad Google dotyczących sztucznej inteligencji.
This course gives you a synopsis of the encoder-decoder architecture, which is a powerful and prevalent machine learning architecture for sequence-to-sequence tasks such as machine translation, text summarization, and question answering. You learn about the main components of the encoder-decoder architecture and how to train and serve these models. In the corresponding lab walkthrough, you’ll code in TensorFlow a simple implementation of the encoder-decoder architecture for poetry generation from the beginning.
This course teaches you how to create an image captioning model by using deep learning. You learn about the different components of an image captioning model, such as the encoder and decoder, and how to train and evaluate your model. By the end of this course, you will be able to create your own image captioning models and use them to generate captions for images
This course introduces diffusion models, a family of machine learning models that recently showed promise in the image generation space. Diffusion models draw inspiration from physics, specifically thermodynamics. Within the last few years, diffusion models became popular in both research and industry. Diffusion models underpin many state-of-the-art image generation models and tools on Google Cloud. This course introduces you to the theory behind diffusion models and how to train and deploy them on Gemini Enterprise Agent Platform.
This course introduces you to the Transformer architecture and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. You learn about the main components of the Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and how it is used to build the BERT model. You also learn about the different tasks that BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference.This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.
This course will introduce you to the attention mechanism, a powerful technique that allows neural networks to focus on specific parts of an input sequence. You will learn how attention works, and how it can be used to improve the performance of a variety of machine learning tasks, including machine translation, text summarization, and question answering. This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.
To szybkie szkolenie dla początkujących wyjaśnia, czym są duże modele językowe (LLM) oraz jakie są ich zastosowania. Przedstawia również możliwości zwiększenia ich wydajności przez dostrajanie przy użyciu promptów oraz narzędzia Google, które pomogą Ci tworzyć własne aplikacje korzystające z generatywnej AI.
Celem tego szybkiego szkolenia dla początkujących jest wyjaśnienie, czym jest generatywna AI oraz jakie są jej zastosowania. Szkolenie przedstawia również różnice pomiędzy tą technologią a tradycyjnymi systemami uczącymi się, a także narzędzia Google, które pomogą Ci tworzyć własne aplikacje korzystające z generatywnej AI.
New year, New skills! Add 23 (or so) new skills and techniques to your toolkit, while sampling certification-based learning paths. Whether you're thinking about Google Cloud's Data, DevOps or Networking certifications, or just exploring, this is the challenge to help you start your year strong.
Ukończ szkolenie wprowadzające Przygotowywanie danych do użycia z interfejsami ML w Google Cloud, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: czyszczenie danych przy użyciu usługi Dataprep firmy Trifacta, uruchamianie potoków danych w Dataflow, tworzenie klastrów i uruchamianie zadań Apache Spark w Managed Service for Apache Spark, a także wywoływanie interfejsów API dotyczących uczenia maszynowego, w tym Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API oraz Video Intelligence API.
Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.
This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.
Ten kurs wprowadzający jest inny niż wszystkie pozostałe oferowane kursy. Jego moduły zostały wybrane tak, aby udostępnić specjalistom z branży IT praktyczne ćwiczenia w zakresie tematów i usług, znajomość których jest potrzebna do uzyskania certyfikatu Google Cloud Associate Cloud Engineer. Od uprawnień i zarządzania siecią po wdrażanie Kubernetes Engine – ten kurs składa się ze specjalnych modułów, w trakcie których sprawdzisz swoją wiedzę na temat Google Cloud. Ćwiczenia w ramach tych modułów pozwolą Ci zwiększyć swoje umiejętności i kompetencje, ale zalecamy również zapoznanie się z przewodnikiem po egzaminie i innymi dostępnymi materiałami przygotowawczymi.
Kubernetes is the most popular container orchestration system, and Google Kubernetes Engine was designed specifically to support managed Kubernetes deployments in Google Cloud. In this course, you will get hands-on practice configuring Docker images, containers, and deploying fully-fledged Kubernetes Engine applications.
Jeśli dopiero zaczynasz programować w chmurze i szukasz praktycznych ćwiczeń wykraczających poza treści z kursu „Podstawy Google Cloud”, ten kurs jest dla Ciebie. Zdobędziesz praktyczne doświadczenie dzięki modułom poświęconym Cloud Storage i innym kluczowym usługom aplikacji, takim jak Monitoring i Cloud Functions. Zdobędziesz cenne umiejętności, które przydadzą się w każdym przedsięwzięciu z zastosowaniem Google Cloud.
Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.
Big data, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to najpopularniejsze tematy współczesnej informatyki, jednak to dość wyspecjalizowane dziedziny i trudno znaleźć materiały wprowadzające do nich. Na szczęście Google Cloud udostępnia przyjazne dla użytkownika usługi w tych obszarach, a dzięki temu kursowi dla początkujących możesz poznać podstawy narzędzi takich jak BigQuery, Cloud Speech API i Video Intelligence.