FRANCISCO JAVIER SOTO SUAREZ
Member since 2022
MLOps with Agent Platform: Manage Features
Earned Kas 15, 2024 EST
Dönüştürücü Modelleri ve BERT Modeli
Earned Kas 13, 2024 EST
Kodlayıcı-Kod Çözücü Mimarisi
Earned Kas 13, 2024 EST
Dikkat Mekanizması
Earned Kas 13, 2024 EST
Create ML Models with BigQuery ML
Earned Kas 8, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Agent Platform: Model Evaluation
Earned Kas 8, 2024 EST
Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama
Earned Kas 8, 2024 EST
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned Kas 7, 2024 EST
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Kas 4, 2024 EST
Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Gizlilik ve Güvenlik
Earned Eki 29, 2024 EDT
Geliştiriciler için Sorumlu Yapay Zeka: Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık
Earned Eki 28, 2024 EDT
Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Adalet ve Önyargı
Earned Eki 24, 2024 EDT
Create Generative AI Apps on Google Cloud
Earned Eki 22, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Eki 22, 2024 EDT
Üretken Yapay Zeka İçin Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps)
Earned Eki 20, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Eki 20, 2024 EDT
[DEPRECATED] Feature Engineering
Earned Eki 18, 2024 EDT
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Eki 10, 2024 EDT
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
Earned Eki 7, 2024 EDT
[DEPRECATED] Sorumlu Yapay Zekaya Giriş
Earned Haz 5, 2024 EDT
Büyük Dil Modellerine Giriş
Earned Haz 5, 2024 EDT
Görüntü Üretmeye Giriş
Earned Haz 4, 2024 EDT
Üretken Yapay Zekaya Giriş
Earned Mar 20, 2024 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned Kas 1, 2022 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned Eki 19, 2022 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance
Earned Eki 3, 2022 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Eyl 29, 2022 EDT
Manage Security in Google Cloud
Earned Eyl 27, 2022 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
Earned Eyl 9, 2022 EDT
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.
Learn more
Bu kurs, dönüştürücü mimarisini ve dönüştürücülerden çift yönlü kodlayıcı temsilleri (BERT - Encoder Representations from Transformers) modelini tanıtmaktadır. Kursta, öz dikkat mekanizması gibi dönüştürücü mimarisinin ana bileşenlerini ve BERT modelini oluşturmak için dönüştürücünün nasıl kullanıldığını öğreneceksiniz. Ayrıca sınıflandırma, soru yanıtlama ve doğal dil çıkarımı gibi BERT'in kullanılabileceği çeşitli görevler hakkında da bilgi sahibi olacaksınız. Kursun tahmini süresi 45 dakikadır.
Learn more
Bu kursta, kodlayıcı-kod çözücü mimarisi özet olarak anlatılmaktadır. Bu mimari; makine çevirisi, metin özetleme ve soru yanıtlama gibi "sıradan sıraya" görevlerde yaygın olarak kullanılan, güçlü bir makine öğrenimi mimarisidir. Kursta, kodlayıcı-kod çözücü mimarisinin ana bileşenlerini ve bu modellerin nasıl eğitilip sunulacağını öğreneceksiniz. Laboratuvarın adım adım açıklamalı kılavuz bölümünde ise sıfırdan şiir üretmek için TensorFlow'da kodlayıcı-kod çözücü mimarisinin basit bir uygulamasını yazacaksınız.
Learn more
Bu kursta nöral ağların, giriş sırasının belirli bölümlerine odaklanmasına olanak tanıyan güçlü bir teknik olan dikkat mekanizması tanıtılmaktadır. Kursta, dikkat mekanizmasının çalışma şeklini ve makine öğrenimi, metin özetleme ve soru yanıtlama gibi çeşitli makine öğrenimi görevlerinin performansını artırmak için nasıl kullanılabileceğini öğreneceksiniz.
Learn more
Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.
Learn more
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.
Learn more
Giriş düzeyindeki Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Dataprep by Trifacta ile veri temizleme, Dataflow'da veri ardışık düzenleri çalıştırma, Managed Service for Apache Spark'ta küme oluşturma ve Apache Spark işleri çalıştırma ve makine öğrenimi API'lerini (Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API ve Video Intelligence API dahil olmak üzere) çağırma.
Learn more
Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.
Learn more
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
Learn more
Bu kursta, yapay zekada gizlilik ve güvenlik konuları ele alınmaktadır. Kurs boyunca, Google Cloud ürünleri ve açık kaynak araçları kullanarak yapay zekayla ilgili önerilen gizlilik ve güvenlik uygulamalarını benimsemenize yardımcı olacak pratik yöntemler ile araçları tanıyacaksınız.
Learn more
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.
Learn more
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.
Learn more
Generative AI applications can create new user experiences that were nearly impossible before the invention of large language models (LLMs). As an application developer, how can you use generative AI to build engaging, powerful apps on Google Cloud?
In this course, you'll learn about generative AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs. You'll learn about a production-ready architecture that can be used for generative AI applications and you'll build an LLM and RAG-based chat application. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
Learn more
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.
Learn more
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.
Learn more
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.
Learn more
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.
Learn more
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.
Learn more
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 more
Giriş seviyesindeki bu mikro öğrenme kursu, sorumlu yapay zekanın ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve Google'ın sorumlu yapay zekayı ürünlerinde nasıl uyguladığını açıklamayı amaçlamaktadır. Ayrıca Google'ın 3 yapay zeka ilkesini de tanıtır.
Learn more
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.
Learn more
Bu kursta, görüntü üretme alanında gelecek vadeden bir makine öğrenimi modelleri ailesi olan "difüzyon modelleri" tanıtılmaktadır. Difüzyon modelleri fizikten, özellikle de termodinamikten ilham alır. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, gerek araştırma gerekse endüstri alanında difüzyon modelleri popülerlik kazandı. Google Cloud'daki son teknoloji görüntü üretme model ve araçlarının çoğu, difüzyon modelleri ile desteklenmektedir. Bu kursta, difüzyon modellerinin ardındaki teori tanıtılmakta ve bu modellerin Vertex AI'da nasıl eğitilip dağıtılacağı açıklanmaktadır.
Learn more
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.
Learn more
In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.
Learn more
This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
Learn more
In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create repeatable deployments by treating infrastructure as code, choose the appropriate application execution environment for an application, and monitor application performance.
Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.
Learn more
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Learn more
This course provides foundational knowledge for securing your Google Cloud environment. You will learn Google Cloud's security model, including Zero Trust principles and the Shared Fate model. You will configure identity services like Cloud Identity and Workforce Identity Federation, manage access control using Identity and Access Management (IAM) roles, conditions, and policies, and implement network security controls such as VPCs, Cloud Firewall tiers, and VPC Service Controls to build a secure perimeter.
As the foundation of the Security in Google Cloud learning path, this course establishes the core principles required for two subsequent specialized tracks: the five-course Security Best Practices in Google Cloud series and the four-course Mitigate Threats in Google Cloud series.
Learn more
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.
Learn more
