Rhitwik Prakash
Учасник із 2026
Срібна ліга
Кількість балів: 1321
Учасник із 2026
Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud, щоб продемонструвати свої навички щодо очистки даних за допомогою сервісу Dataprep by Trifacta, запуску конвеєрів даних у Dataflow, створення кластерів і запуску завдань Apache Spark у Managed Service for Apache Spark, а також виклику API машинного навчання, зокрема Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API і Video Intelligence API.
Complete the intermediate Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG skill badge course to demonstrate skills in the following: using multimodal prompts to extract information from text and visual data, generating a video description, and retrieving extra information beyond the video using multimodality with Gemini; building metadata of documents containing text and images, getting all relevant text chunks, and printing citations by using Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) with Gemini. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
Complete the intermediate Develop Gen AI Apps with Gemini and Streamlit skill badge course to demonstrate skills in text generation, applying function calls with the Python SDK and Gemini API, and deploying a Streamlit application with Cloud Run. In this course, you learn Gemini prompting, test Streamlit apps in Cloud Shell, and deploy them as Docker containers in Cloud Run. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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.
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.
Complete the introductory Derive Insights from BigQuery Data skill badge course to demonstrate skills in the following: Write SQL queries.Query public tables.Load sample data into BigQuery.Troubleshoot common syntax errors with the query validator in BigQuery.Create reports in Data Studio by connecting to BigQuery data.
Complete the introductory Prompt Design in Agent Platform skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Agent Platform. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
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.
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.
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.
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.