Tanisha Jauhari 21BCE3566
Jest członkiem od 2023
Liga diamentowa
32890 pkt.
Jest członkiem od 2023
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.
In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps analyze customer data and predict product sales. You also learn how to identify, categorize, and develop new customers using customer data in BigQuery. Using hands-on labs, you experience how Gemini improves data analysis and machine learning workflows.
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 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.
In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps engineers manage infrastructure. You learn how to prompt Gemini to find and understand application logs, create a GKE cluster, and investigate how to create a build environment. Using a hands-on lab, you experience how Gemini improves the DevOps workflow. Duet AI was renamed to Gemini, our next-generation model.
In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps network engineers create, update, and maintain VPC networks. You learn how to prompt Gemini to provide specific guidance for your networking tasks, beyond what you would receive from a search engine. Using a hands-on lab, you experience how Gemini makes it easier for you to work with Google Cloud VPC networks. Duet AI was renamed to Gemini, our next-generation model.
In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps developers build applications. You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications. Using a hands-on lab, you experience how Gemini improves the application development workflow. Duet AI was renamed to Gemini, our next-generation model.
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 Gemini Enterprise Agent Platform empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.
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.
Explore AI-powered search technologies, tools, and applications in this course. Learn semantic search utilizing vector embeddings, hybrid search combining semantic and keyword approaches, and retrieval-augmented generation (RAG) minimizing AI hallucinations as a grounded AI agent. Gain practical experience with Vertex AI Vector Search to build your intelligent search engine. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.
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 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 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 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.
In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps you use Google products and services to develop, test, deploy, and manage applications. With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data. Using a hands-on lab, you experience how Gemini improves the software development lifecycle (SDLC). Duet AI was renamed to Gemini, our next-generation model.
In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps you secure your cloud environment and resources. You learn how to deploy example workloads into an environment in Google Cloud, identify security misconfigurations with Gemini, and remediate security misconfigurations with Gemini. Using a hands-on lab, you experience how Gemini improves your cloud security posture. Duet AI was renamed to Gemini, our next-generation model.
In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps administrators provision infrastructure. You learn how to prompt Gemini to explain infrastructure, deploy GKE clusters and update existing infrastructure. Using a hands-on lab, you experience how Gemini improves the GKE deployment workflow. Duet AI was renamed to Gemini, our next-generation model.
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.
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.
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.
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.
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 Managed Service for Apache Spark, a także wywoływanie interfejsów API dotyczących uczenia maszynowego, w tym Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API oraz Video Intelligence API.
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 Data Studio przez tworzenie połączenia z danymi BigQuery.
Earn the intermediate Skill Badge by completing the Classify Images with TensorFlow on Google Cloud skill badge course where you learn how to use TensorFlow and Vertex AI to create and train machine learning models. You primarily interact with Vertex AI Workbench user-managed notebooks.
Complete the intermediate Mitigate Threats and Vulnerabilities with Security Command Center skill badge course to demonstrate skills in the following: preventing and managing environment threats, identifying and mitigating application vulnerabilities, and responding to security anomalies.
Complete the intermediate Manage Kubernetes in Google Cloud skill badge course to demonstrate skills in the following: managing deployments with kubectl, monitoring and debugging applications on Google Kubernetes Engine (GKE), and continuous delivery techniques.
Welcome to the Getting Started with Google Kubernetes Engine course. If you're interested in Kubernetes, a software layer that sits between your applications and your hardware infrastructure, then you’re in the right place! Google Kubernetes Engine brings you Kubernetes as a managed service on Google Cloud. The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, as it’s commonly referred to, and how to get applications containerized and running in Google Cloud. The course starts with a basic introduction to Google Cloud, and is then followed by an overview of containers and Kubernetes, Kubernetes architecture, and Kubernetes operations.
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 Data Studio przez tworzenie połączenia z danymi BigQuery.
Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
Cloud Storage, Cloud Functions, and Cloud Pub/Sub are all Google Cloud Platform services that can be used to store, process, and manage data. All three services can be used together to create a variety of data-driven applications. In this skill badge you use Cloud Storage to store images, Cloud Functions to process the images, and Cloud Pub/Sub to send the images to another application.
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.
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 Managed Service for Apache Spark, a także wywoływanie interfejsów API dotyczących uczenia maszynowego, w tym Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API oraz Video Intelligence API.
Big data, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to najpopularniejsze tematy współczesnej informatyki, jednak to dość wyspecjalizowane dziedziny i trudno znaleźć materiały wprowadzające do nich. Na szczęście Google Cloud udostępnia przyjazne dla użytkownika usługi w tych obszarach, a dzięki temu kursowi dla początkujących możesz poznać podstawy narzędzi takich jak BigQuery, Cloud Speech API i Video Intelligence.
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.
Jeśli dopiero zaczynasz programować w chmurze i szukasz praktycznych ćwiczeń wykraczających poza treści z kursu „Podstawy Google Cloud”, ten kurs jest dla Ciebie. Zdobędziesz praktyczne doświadczenie dzięki modułom poświęconym Cloud Storage i innym kluczowym usługom aplikacji, takim jak Monitoring i Cloud Functions. Zdobędziesz cenne umiejętności, które przydadzą się w każdym przedsięwzięciu z zastosowaniem Google Cloud.
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.
Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.
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.
In this introductory-level course, you get hands-on practice with the Google Cloud’s fundamental tools and services. Optional videos are provided to provide more context and review for the concepts covered in the labs. Google Cloud Essentials is a recommendeded first course for the Google Cloud learner - you can come in with little or no prior cloud knowledge, and come out with practical experience that you can apply to your first Google Cloud project. From writing Cloud Shell commands and deploying your first virtual machine, to running applications on Kubernetes Engine or with load balancing, Google Cloud Essentials is a prime introduction to the platform’s basic features.