Paolo Soleni
Member since 2022
Bronze League
800 points
Member since 2022
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Giriş seviyesindeki bu mikro öğrenme kursu, sorumlu yapay zekanın ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve Google'ın sorumlu yapay zekayı ürünlerinde nasıl uyguladığını açıklamayı amaçlamaktadır. Ayrıca Google'ın 3 yapay zeka ilkesini de tanıtır.
Giriş seviyesindeki bu mikro öğrenme kursunda; büyük dil modellerinin (LLM) ne olduğu, hangi kullanım alanlarında kullanılabilecekleri ve istem ayarlama ile LLM performansını nasıl artırabileceğiniz ele alınmaktadır. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirebileceğiniz Google araçları da yer almaktadır.
Bu giriş seviyesi mikro öğrenme kursu, üretken yapay zekanın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinden farkını açıklamayı amaçlamaktadır. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirebileceğiniz Google araçları da ele alınmaktadır.
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.
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
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.
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Giriş düzeyindeki Compute Engine İçin Cloud Load Balancing'i Uygulama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Compute Engine'de sanal makineler oluşturma ve dağıtma. Ağ ve uygulama yük dengeleyicileri yapılandırma.
Google Cloud Computing Foundations kursunda, bulut bilişimi alanında daha önce çalışmamış veya bu konuda hiç deneyimi olmayan bireylere; temel bulut kavramları, büyük veri, makine öğrenimi gibi kavramlar ve Google Cloud'un bu kavramlarla hangi noktada, nasıl birlikte çalıştığı ayrıntılı bir genel bakışla anlatılır. Kursun sonunda öğrenciler bulut bilişimi, büyük veri ve makine öğrenimi konularında fikir yürütüp bazı becerileri pratik olarak sergileyebilecek seviyeye ulaşacaktır. Bu kurs, Google Cloud Computing Foundations adlı kurs serisinin bir parçasıdır. Kurslar aşağıdaki sırayla tamamlanmalıdır: 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: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales İlk kursta bulut bilişimi, Google Cloud'u k…