João Moreira
Jest członkiem od 2024
Liga diamentowa
34451 pkt.
Jest członkiem od 2024
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service. You’ll learn about the security risks associated with LLMs and how Model Armor protects your AI applications.
Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.
Na tym szkoleniu przedstawiamy koncepcje interpretowalności i przejrzystości AI. Omawiamy na nim, jak ważna jest przejrzystość AI dla deweloperów i inżynierów. Pokazujemy praktyczne techniki i narzędzia, które pomagają osiągnąć interpretowalność oraz przejrzystość zarówno w danych, jak i modelach AI.
Na tym szkoleniu przedstawiamy koncepcje odpowiedzialnej AI i zasad dotyczących AI. Omawiamy praktyczne metody identyfikowania obiektywności i uprzedzeń, a także ograniczania występowania uprzedzeń podczas używania AI/ML. W trakcie szkolenia przedstawiamy też praktyczne techniki i narzędzia, które umożliwiają wdrożenie sprawdzonych metod w zakresie odpowiedzialnej AI przy użyciu usług Google Cloud oraz narzędzi open source.
Im szerzej wykorzystuje się w firmach sztuczną inteligencję i systemy uczące się, tym większej wagi nabiera odpowiedzialne podejście do opracowywania tych technologii. Wielu organizacjom trudniej jest jednak wprowadzić zasady odpowiedzialnej AI w praktyce niż tylko o tym rozmawiać. To szkolenie jest przeznaczone dla osób, które chcą się dowiedzieć, jak wdrożyć odpowiedzialną AI w swojej organizacji. W jego trakcie dowiesz się, jak robimy to w Google Cloud, oraz poznasz sprawdzone metody i wnioski z naszych działań w tym zakresie. Pomoże Ci to opracować własne podejście do odpowiedzialnej AI.
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.
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.
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 Vertex AI platform, participants will learn how to implement robust evaluation processes for model selection, optimization, and continuous monitoring.
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.
This course is dedicated to equipping you with the knowledge and tools needed to uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and exploring how Vertex AI empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.
This Quest is most suitable for those working in a technology or finance role who are responsible for managing Google Cloud costs. You’ll learn how to set up a billing account, organize resources, and manage billing access permissions. In the hands-on labs, you'll learn how to view your invoice, track your Google Cloud costs with Billing reports, analyze your billing data with BigQuery or Google Sheets, and create custom billing dashboards with Looker Studio. References made to links in the videos can be accessed in this Additional Resources document.
Ukończ szkolenie wprowadzające Uzyskiwanie statystyk z danych BigQuery, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: pisanie zapytań SQL, tworzenie zapytań dotyczących tabel publicznych, wczytywanie przykładowych danych w BigQuery, naprawianie typowych błędów składniowych przy użyciu walidatora zapytań w BigQuery oraz tworzenie raportów w Looker Studio przez tworzenie połączenia z danymi BigQuery.
This course goes beyond the basics of Looker Studio to explore the powerful features and capabilities of Looker Studio Pro. Learn how to leverage team workspaces for efficient collaboration, enhance data security and administration, and utilize Google Cloud Customer Care for support. Discover premium features that elevate your data visualization and reporting capabilities. This course is designed for users who already have a foundational understanding of Looker Studio and want to unlock its full potential for their business or organization.
This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
Earn a skill badge by completing the Get Started with Looker skill badge course, where you learn how to analyze, visualize, and curate data using Looker Studio and Looker.
This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.
This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.
This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
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 Dataproc, a także wywoływanie interfejsów API dotyczących uczenia maszynowego, w tym Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API oraz Video Intelligence API.
Aby zdobyć odznakę umiejętności, ukończ szkolenie Budowanie bezpiecznej sieci Google Cloud, w trakcie którego poznasz różne związane z siecią zasoby do budowania, skalowania i zabezpieczania aplikacji w Google Cloud.
Aby zdobyć odznakę umiejętności, ukończ szkolenie Konfigurowanie środowiska programistycznego w Google Cloud, w trakcie którego dowiesz się, jak utworzyć i podłączyć infrastrukturę w chmurzę do przechowywania danych przy użyciu podstawowych funkcji technologii Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions oraz Pub/Sub.
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.
Ukończ szkolenie wprowadzające Wdrażanie równoważenia obciążenia Cloud Load Balancing w Compute Engine, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: tworzenie i wdrażanie maszyn wirtualnych w Compute Engine oraz konfigurowanie sieciowych systemów równoważenia obciążenia i systemów równoważenia obciążenia aplikacji.
Szkolenie Podstawy przetwarzania danych w Google Cloud pozwoli osobom z niewielkim lub zerowym doświadczeniem z zakresu przetwarzania danych w chmurze szczegółowo zapoznać się z najważniejszymi pojęciami z zakresu podstaw chmury, big data i systemów uczących się. Zawiera także informacje o tym, gdzie i jak można wykorzystać Google Cloud. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili wyjaśnić pojęcia dotyczące przetwarzania danych w chmurze, big data i systemów uczących się oraz zademonstrować wybrane umiejętności praktyczne. To szkolenie należy do serii szkoleń o nazwie Google Cloud Computing Foundations (Podstawy usług w chmurze Google). Szkolenia należy ukończyć w następującej kolejności: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations…
Szkolenie Podstawy przetwarzania danych w Google Cloud pozwoli osobom z niewielkim lub zerowym doświadczeniem z zakresu przetwarzania danych w chmurze szczegółowo zapoznać się z najważniejszymi pojęciami z zakresu podstaw chmury, big data i systemów uczących się. Zawiera także informacje o tym, gdzie i jak można wykorzystać Google Cloud. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili wyjaśnić pojęcia dotyczące przetwarzania danych w chmurze, big data i systemów uczących się oraz zademonstrować wybrane umiejętności praktyczne. To szkolenie należy do serii szkoleń o nazwie Google Cloud Computing Foundations (Podstawy usług w chmurze Google). Szkolenia należy ukończyć w następującej kolejności: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundation…
Szkolenie Podstawy przetwarzania danych w Google Cloud pozwoli osobom z niewielkim lub zerowym doświadczeniem z zakresu przetwarzania danych w chmurze szczegółowo zapoznać się z najważniejszymi pojęciami z zakresu podstaw chmury, big data i systemów uczących się. Zawiera także informacje o tym, gdzie i jak można wykorzystać Google Cloud. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili wyjaśnić pojęcia dotyczące przetwarzania danych w chmurze, big data i systemów uczących się oraz zademonstrować wybrane umiejętności praktyczne. TTo szkolenie należy do serii szkoleń o nazwie Google Cloud Computing Foundations (Podstawy usług w chmurze Google). Szkolenia należy ukończyć w następującej kolejności: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundatio…