Achal Gawande
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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce agli utenti accesso a funzionalità di AI generativa. Questo corso approfondisce le funzionalità di Gemini in Google Meet. Attraverso lezioni video e attività ed esempi pratici, acquisirai una comprensione completa delle funzionalità di Gemini in Google Meet. Imparerai a utilizzare Gemini per generare immagini di sfondo, migliorare la qualità video e tradurre i sottotitoli. Alla fine del corso avrai acquisito le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare con sicurezza Gemini in Google Meet per massimizzare l'efficacia delle tue videoconferenze.
Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Fogli Google.
Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Presentazioni Google.
Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce agli utenti accesso a funzionalità di AI generativa. Questo corso approfondisce le funzionalità di Gemini in Documenti Google utilizzando lezioni video, attività ed esempi pratici. Imparerai a utilizzare Gemini per generare contenuti scritti in base a dei prompt. Inoltre, esplorerai l'utilizzo di Gemini per modificare il testo che hai già scritto, aiutandoti a migliorare la tua produttività complessiva. Alla fine del corso avrai acquisito le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare con sicurezza Gemini in Documenti Google per migliorare la tua scrittura.
Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Gmail.
Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo percorso di apprendimento imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Google Workspace.
Il corso Viaggio nell'AI generativa - Vertex AI è una raccolta di lab su come utilizzare l'AI generativa su Google Cloud. Nei lab imparerai a utilizzare i modelli nella famiglia di API Vertex AI PaLM, tra cui text-bison, chat-bison, e textembedding-gecko. Acquisirai inoltre competenze su progettazione di prompt, best practice e modalità di utilizzo per l'ideazione, oltre che per la classificazione, l'estrazione e il riassunto di testi e altro ancora. Imparerai anche come ottimizzare un foundation model utilizzando l'addestramento personalizzato di Vertex AI ed eseguendone il deployment in un endpoint Vertex AI.
Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.
Questo corso ti insegna come creare un modello per le didascalie delle immagini utilizzando il deep learning. Scoprirai i diversi componenti di un modello per le didascalie delle immagini, come l'encoder e il decoder, e imparerai ad addestrare e valutare il tuo modello. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare modelli personali per le didascalie delle immagini e utilizzarli per generare didascalie per le immagini.
Questo corso ti introduce all'architettura Transformer e al modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Scopri i componenti principali dell'architettura Transformer, come il meccanismo di auto-attenzione, e come viene utilizzata per creare il modello BERT. Imparerai anche le diverse attività per le quali può essere utilizzato il modello BERT, come la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale. Si stima che il completamento di questo corso richieda circa 45 minuti.
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.
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.
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.
Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te. In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.
Complete the introductory Prompt Design in Vertex AI skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Vertex AI. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios.
Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.
Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.
Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.