Generative AI Fundamentals
Earned Ağu 22, 2023 EDT
Sorumlu Yapay Zeka'ya Giriş
Earned Ağu 22, 2023 EDT
Büyük Dil Modellerine Giriş
Earned Ağu 22, 2023 EDT
Üretken Yapay Zekaya Giriş
Earned Ağu 22, 2023 EDT
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 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 covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators.
This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.
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
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 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 Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
Learn more
Earn the intermediate skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI skill badge course, where you learn how to use Google Cloud's Vertex AI platform, AutoML, and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning models.
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
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, Dataproc'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
In this course, you will be learning from ML Engineers and Trainers who work with the state-of-the-art development of ML pipelines here at Google Cloud. The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. You will learn about pipeline components and pipeline orchestration with TFX. You will also learn how you can automate your pipeline through continuous integration and continuous deployment, and how to manage ML metadata. Then we will change focus to discuss how we can automate and reuse ML pipelines across multiple ML frameworks such as tensorflow, pytorch, scikit learn, and xgboost. You will also learn how to use another tool on Google Cloud, Cloud Composer, to orchestrate your continuous training pipelines. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle.
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.
Learn more
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.
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 Vertex AI platform, participants will learn how to implement robust evaluation processes for model selection, optimization, and continuous monitoring.
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
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
Learn more
Bu kursta yapay zeka destekli arama teknolojileri, araçları ve uygulamalarını keşfedeceksiniz. Vektör yerleştirmelerinin kullanıldığı semantik aramayı, semantik ve anahtar kelime yaklaşımlarının birleştirildiği karma aramayı ve yapay zeka temsilcisini temellendirerek yapay zeka halüsinasyonlarının en aza indirildiği veriyle artırılmış üretimi (RAG) öğrenin. Akıllı arama motorunuzu oluşturmak için Vertex AI Vector Search'ü uygulamalı olarak deneyin.
Learn more
Orta düzeydeki Çoklu Format Destekli Gemini ve Çok Formatlı RAG ile Zengin Belgeleri İnceleme beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi kanıtlayabilirsiniz: Çok formatlı istemler kullanarak metin ve görsel formatlarındaki verilerden bilgi elde etme, video açıklaması oluşturabilme ve Gemini ile çok formatlılıktan yararlanarak videonun kapsamındaki bilgilerden çok daha fazlasına ulaşabilme; metin ve görüntü içeren dokümanların meta verilerini oluşturma, gerekli tüm metin parçalarına ulaşma ve Gemini'ın Çok Formatlı Almayla Artırılmış Üretim (RAG) mimarisini kullanarak alıntıları yazdırma.
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
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
Kurumsal yapay zeka ve makine öğreniminin kullanımı artmaya devam ettikçe, bunu sorumlu bir şekilde oluşturmanın önemi de artıyor. Sorumlu yapay zeka hakkında konuşmanın, onu uygulamaya koymaktan çok daha kolay olabilmesi burada bir zorluk oluşturmaktadır. Kuruluşunuzda sorumlu yapay zekayı nasıl işlevsel hale getireceğinizi öğrenmekle ilgileniyorsanız, bu kurs tam size göre.
Bu kurs, Google Cloud'un sorumlu yapay zeka yaklaşımını nasıl uyguladığını derinlemesine inceleyerek, kendi sorumlu yapay zeka stratejinizi oluşturmanız için size kapsamlı bir çerçeve sunuyor.
Learn more
Bu kursta Vertex AI Studio tanıtılmaktadır. Bu araç, üretken yapay zeka modelleriyle etkileşime geçmek, kurumsal fikirlerin prototipini oluşturmak ve bunları gerçek hayatta uygulamak için kullanılır. Gerçek hayattan kullanım alanları, etkileşimli dersler ve uygulamalı laboratuvarlar aracılığıyla, ilk istemden son ürüne uzanan yaşam döngüsünü keşfedecek ve çoklu format destekli Gemini uygulamaları, istem tasarımı, istem mühendisliği ve model ayarlama konularında Vertex AI Studio'dan nasıl yararlanabileceğinizi öğreneceksiniz. Bu kursun amacı, Vertex AI Studio'yu kullanarak projelerinizde üretken yapay zekadan yararlanabilmenizi sağlamaktır.
Learn more
Bu kurs, derin öğrenmeyi kullanarak görüntülere altyazı ekleme modeli oluşturmayı öğretmektedir. Kurs sırasında görüntülere altyazı ekleme modelinin farklı bileşenlerini (ör. kodlayıcı ve kod çözücü) ve modelinizi eğitip değerlendirmeyi öğreneceksiniz. Bu kursu tamamlayan öğrenciler, kendi görüntülere altyazı ekleme modellerini oluşturabilecek ve bu modelleri görüntülere altyazı oluşturmak için kullanabilecek.
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 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
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, 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
Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. By passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
Learn more
Bu kurs, sorumlu yapay zekanın ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve Google'ın sorumlu yapay zekayı ürünlerinde nasıl uyguladığını açıklamayı amaçlayan giriş seviyesinde bir mikro öğrenme kursudur. Ayrıca Google'ın 7 yapay zeka ilkesini de tanıtır.
Learn more
Bu giriş seviyesi mikro öğrenme kursunda büyük dil modelleri (BDM) nedir, hangi kullanım durumlarında kullanılabileceği ve büyük dil modelleri performansını artırmak için nasıl istem ayarlaması yapabileceğiniz keşfedilecektir. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirmenize yardımcı olacak Google araçları hakkında bilgi verilecektir.
Learn more
Bu, üretken yapay zekanın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve geleneksel makine öğrenme yöntemlerinden nasıl farklı olduğunu açıklamayı amaçlayan giriş seviyesi bir mikro öğrenme kursudur. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirmenize yardımcı olacak Google Araçlarını da kapsar.
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned Oca 2, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Oca 1, 2025 EST
Production Machine Learning Systems
Earned Oca 1, 2025 EST
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Ara 31, 2024 EST
Feature Engineering
Earned Ara 30, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
Earned Kas 11, 2024 EST
DEPRECATED Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
Earned Kas 9, 2024 EST
Create ML Models with BigQuery ML
Earned Kas 8, 2024 EST
Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama
Earned Kas 8, 2024 EST
ML Pipelines on Google Cloud
Earned Kas 4, 2024 EST
Create Generative AI Apps on Google Cloud
Earned Kas 3, 2024 EST
Introduction to Security in the World of AI
Earned Kas 3, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation
Earned Kas 1, 2024 EDT
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Kas 1, 2024 EDT
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
Earned Eki 31, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Eki 29, 2024 EDT
Vector Search ve Yerleştirmeler
Earned Eki 23, 2024 EDT
Çoklu Format Destekli Gemini ve Çok Formatlı RAG ile Zengin Belgeleri İnceleme
Earned Eki 23, 2024 EDT
Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Gizlilik ve Güvenlik
Earned Eki 21, 2024 EDT
Geliştiriciler için Sorumlu Yapay Zeka: Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık
Earned Eki 21, 2024 EDT
Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Adalet ve Önyargı
Earned Eki 21, 2024 EDT
Üretken Yapay Zeka İçin Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps)
Earned Eki 13, 2024 EDT
Sorumlu Yapay Zeka: Google Cloud ile Yapay Zeka İlkelerinin Uygulanması
Earned Ağu 27, 2023 EDT
Vertex AI Studio'ya Giriş
Earned Ağu 23, 2023 EDT
Görüntülere Altyazı Ekleme Modelleri Oluşturma
Earned Ağu 23, 2023 EDT
Dönüştürücü Modelleri ve BERT Modeli
Earned Ağu 23, 2023 EDT
Dikkat Mekanizması
Earned Ağu 23, 2023 EDT
Kodlayıcı-Kod Çözücü Mimarisi
Earned Ağu 23, 2023 EDT
Görüntü Üretmeye Giriş
Earned Ağu 22, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Ağu 22, 2023 EDT
Sorumlu Yapay Zeka'ya Giriş
Earned Ağu 22, 2023 EDT
Büyük Dil Modellerine Giriş
Earned Ağu 22, 2023 EDT
Üretken Yapay Zekaya Giriş
Earned Ağu 22, 2023 EDT