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Anup Doddihal

Membro dal giorno 2022

Campionato Argento

3202 punti
Create Your First Gemini Enterprise Application Earned apr 9, 2026 EDT
Enterprise Agents and Use Cases Earned apr 9, 2026 EDT
Agent Fundamentals Earned mar 16, 2026 EDT
Introduction to AI Agents Earned mar 15, 2026 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Italiano Earned feb 27, 2024 EST
Attention Mechanism - Italiano Earned feb 27, 2024 EST
Introduction to Image Generation - Italiano Earned feb 26, 2024 EST

Create your first Gemini Enterprise application to earn a skill badge! Connect diverse data sources to your application to build a powerful, unified search and analysis engine. Master advanced capabilities like deep research agents, multi-agent ideation, and Gemini Notebook for focused analysis. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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Discover how AI agents drive business impact. You’ll map agent types to your KPIs and explore use cases that solve real bottlenecks. Then, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents—from no-code to high-code solutions. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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This course introduces the fundamentals of AI agents and explores where agents add value in the real world. It provides a foundation for developers, architects, and technical decision-makers who want to understand AI systems through the lens of autonomous, goal-directed behavior. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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Gain a conceptual overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems. You’ll explore the technical architecture—models, tools, and orchestration—that enables agents to learn, plan, and achieve goals on your behalf.

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Questo corso ti offre un riepilogo dell'architettura encoder-decoder, che è un'architettura di machine learning potente e diffusa per attività da sequenza a sequenza come traduzione automatica, riassunto del testo e risposta alle domande. Apprenderai i componenti principali dell'architettura encoder-decoder e come addestrare e fornire questi modelli. Nella procedura dettagliata del lab corrispondente, implementerai in TensorFlow dall'inizio un semplice codice dell'architettura encoder-decoder per la generazione di poesie da zero.

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Questo corso ti introdurrà al meccanismo di attenzione, una potente tecnica che consente alle reti neurali di concentrarsi su parti specifiche di una sequenza di input. Imparerai come funziona l'attenzione e come può essere utilizzata per migliorare le prestazioni di molte attività di machine learning, come la traduzione automatica, il compendio di testi e la risposta alle domande.

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Questo corso introduce i modelli di diffusione, una famiglia di modelli di machine learning che recentemente si sono dimostrati promettenti nello spazio di generazione delle immagini. I modelli di diffusione traggono ispirazione dalla fisica, in particolare dalla termodinamica. Negli ultimi anni, i modelli di diffusione sono diventati popolari sia nella ricerca che nella produzione. I modelli di diffusione sono alla base di molti modelli e strumenti di generazione di immagini all'avanguardia su Google Cloud. Questo corso ti introduce alla teoria alla base dei modelli di diffusione e a come addestrarli ed eseguirne il deployment su Vertex AI.

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