Anubhav singh
Jest członkiem od 2023
Liga diamentowa
5968 pkt.
Jest członkiem od 2023
This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.
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 apps. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.
Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.
This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.
Google Threat Intelligence provides unmatched visibility into threats by delivering detailed and timely threat intelligence to security teams around the world. This course covers the various capabilities of Google Threat Intelligence and common ways that organizations use this product to proactively mitigate threats.
In the context of a real-world use case, learn how to use Security Command Center’s virtual red teaming feature to identify risks. Then, learn how attack exposure scores help you prioritize issues and how risk reports keep stakeholders in the loop.
Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.
This course provides a comprehensive overview of Google Cloud Security Command Center (SCC) Enterprise, a Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) solution that helps organizations prevent, detect, and respond to threats across Google Cloud services. You will learn about core SCC Enterprise features, including enhanced threat detection, in-depth vulnerability management, and integrated case management. Fundamental concepts in threat management and vulnerability assessment will also be covered, along with practical demonstrations of how to use SCC Enterprise to identify, investigate, and remediate security risks within your multi-cloud environment.
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.
This course introduces Vertex AI Studio, a tool to interact with generative AI models, prototype business ideas, and launch them into production. Through an immersive use case, engaging lessons, and a hands-on lab, you’ll explore the prompt-to-product lifecycle and learn how to leverage Vertex AI Studio for Gemini multimodal applications, prompt design, prompt engineering, and model tuning. The aim is to enable you to unlock the potential of gen AI in your projects with Vertex AI Studio.
This course teaches you how to create an image captioning model by using deep learning. You learn about the different components of an image captioning model, such as the encoder and decoder, and how to train and evaluate your model. By the end of this course, you will be able to create your own image captioning models and use them to generate captions for images
This course introduces you to the Transformer architecture and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. You learn about the main components of the Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and how it is used to build the BERT model. You also learn about the different tasks that BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference.This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.
This course will introduce you to the attention mechanism, a powerful technique that allows neural networks to focus on specific parts of an input sequence. You will learn how attention works, and how it can be used to improve the performance of a variety of machine learning tasks, including machine translation, text summarization, and question answering. This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.
This course gives you a synopsis of the encoder-decoder architecture, which is a powerful and prevalent machine learning architecture for sequence-to-sequence tasks such as machine translation, text summarization, and question answering. You learn about the main components of the encoder-decoder architecture and how to train and serve these models. In the corresponding lab walkthrough, you’ll code in TensorFlow a simple implementation of the encoder-decoder architecture for poetry generation from the beginning.
This course introduces diffusion models, a family of machine learning models that recently showed promise in the image generation space. Diffusion models draw inspiration from physics, specifically thermodynamics. Within the last few years, diffusion models became popular in both research and industry. Diffusion models underpin many state-of-the-art image generation models and tools on Google Cloud. This course introduces you to the theory behind diffusion models and how to train and deploy them on Gemini Enterprise Agent Platform.
Aby zdobyć odznakę umiejętności, ukończ szkolenia Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models i Introduction to Responsible AI. Zdaj test i pokaż, że rozumiesz podstawowe koncepcje związane z generatywną AI. Odznaka umiejętności to cyfrowa odznaka wydawana przez Google Cloud, która potwierdza Twoją wiedzę o produktach i usługach Google Cloud. Ustaw swój profil jako publiczny i dodaj odznakę umiejętności do profilu w mediach społecznościowych, aby pochwalić się swoim osiągnięciem.
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.
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.