Приєднатися Увійти

Krishna Ravilisetty

Учасник із 2026

Срібна ліга

Кількість балів: 3199
Model Armor: Securing AI Deployments Earned черв. 6, 2026 EDT
Introduction to Security in the World of AI Earned черв. 6, 2026 EDT
Принципи відповідального використання ШІ для розробників: об’єктивність і упередженість Earned черв. 5, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation Earned черв. 5, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned черв. 4, 2026 EDT
Introduction to Responsible AI - Українська Earned черв. 1, 2026 EDT
Introduction to Large Language Models - Українська Earned черв. 1, 2026 EDT
Introduction to Generative AI - Українська Earned черв. 1, 2026 EDT

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 applications.

Докладніше

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.

Докладніше

Під час цього курсу ви зможете ознайомитися з концепціями відповідального підходу й принципами щодо штучного інтелекту. Ви дізнаєтеся про практичні методи виявлення об’єктивності й упередженості в роботі ШІ та технологій машинного навчання, а також ознайомитеся зі способами мінімізувати упередженість. У курсі розглядаються практичні методи й інструменти для впровадження відповідального підходу до ШІ за допомогою продуктів Google Cloud і інструментів із відкритим кодом.

Докладніше

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.

Докладніше

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 Vertex AI empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.

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

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

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