Приєднатися Увійти

Abhineet Raj

Учасник із 2023

Managing Cloud Infrastructure with Terraform Earned черв. 14, 2024 EDT
Encoder-Decoder Architecture Earned трав. 26, 2024 EDT
Digital Transformation with Google Cloud Earned лют. 26, 2024 EST
Gemini in Gmail Earned груд. 5, 2023 EST
Google Workspace with Gemini: Foundations of Your AI Workflow Earned груд. 5, 2023 EST
Introduction to Generative AI - Українська Earned жовт. 29, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Українська Earned жовт. 29, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Українська Earned жовт. 29, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Security Operations - SOAR Developer Earned жовт. 20, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Yкраїнська Earned жовт. 14, 2023 EDT
[DEPRECATED] SOAR Fundamentals Earned жовт. 11, 2023 EDT
Security Practices with Google Security Operations - SIEM Earned жовт. 11, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Українська Earned вер. 30, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model Earned серп. 9, 2023 EDT

In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.

Докладніше

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.

Докладніше

Digital transformation is a critical journey for modern organizations, and establishing a strong baseline in cloud computing is the first step toward driving meaningful innovation. Digital Transformation with Google Cloud introduces the core technologies and strategic frameworks that help organizations modernize their operations. This course explores fundamental cloud concepts, global network infrastructure, and the shared responsibility model to help leaders navigate their path to the cloud with confidence. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

Докладніше

This course covers how to use Gemini in Gmail to optimize your email management. Learn to summarize lengthy threads, retrieve information using natural language, draft professional responses, and organize communication strategies directly inside your inbox. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

Докладніше

Google Workspace with Gemini provides customers with generative AI features in Google Workspace. Here, you will learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency. Continue building your skills in the full Google Workspace with Gemini learning path, and explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

Докладніше

Це ознайомлювальний курс мікронавчання, який має пояснити, що таке генеративний штучний інтелект, як він використовується й чим відрізняється від традиційних методів машинного навчання. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть вам створювати власні додатки на основі генеративного штучногоінтелекту.

Докладніше

Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курси "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" й "Introduction to Responsible AI". Пройшовши завершальний тест, ви підтвердите, що засвоїли основні поняття, які стосуються генеративного штучного інтелекту. Кваліфікаційний значок – це цифровий значок від платформи Google Cloud, який свідчить, що ви знаєтеся на продуктах і сервісах Google Cloud. Щоб опублікувати кваліфікаційний значок, зробіть свій профіль загальнодоступним, а також додайте значок у профіль у соціальних мережах.

Докладніше

Це ознайомлювальний курс мікронавчання, який має пояснити, що таке відповідальне використання штучного інтелекту, чому воно важливе і як компанія Google реалізує його у своїх продуктах. Крім того, у цьому курсі викладено 7 принципів Google щодо штучного інтелекту.

Докладніше

This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.

Докладніше

Що більше штучний інтелект і машинне навчання використовуються в корпоративних середовищах, то нагальнішою стає потреба розробити принципи відповідального ставлення до них. Однак говорити про принципи відповідального використання штучного інтелекту легше, ніж застосовувати їх на практиці. Цей курс допоможе вам дізнатись, як запровадити відповідальну роботу зі штучним інтелектом у вашій організації. У цьому курсі ви дізнаєтеся про підхід Google Cloud до відповідального використання ШІ, а також отримаєте практичні поради й набудете досвіду, який допоможе вам розробити власний підхід до цього завдання.

Докладніше

This course will familiarize you with the core functionality of Chronicle, including the user interface, connections, and settings.

Докладніше

Learn the technical aspects you need to know about Chronicle and how it can help you detect and action threats.

Докладніше

У цьому ознайомлювальному курсі мікронавчання ви дізнаєтеся, що таке великі мовні моделі, де вони використовуються і як підвищити їх ефективність коригуванням запитів. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть вам створювати власні додатки на основі генеративного штучного інтелекту.

Докладніше

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.

Докладніше