Заняття за запитом

У Google Cloud ми створили для вас комплексний каталог, що містить понад 980 навчальних матеріалів. У ньому ви можете вибирати різні формати навчання. Це можуть бути невеликі індивідуальні практичні роботи чи багатомодульні курси з відео, документами, практичними завданнями й тестами. Для виконання практичних робіт ми надаємо вам тимчасові облікові дані для доступу до справжніх ресурсів у хмарі, тож ви можете вивчати Google Cloud у реальному середовищі. Отримуйте значки за виконані завдання, ставте собі цілі, відстежуйте й вимірюйте свої успіхи з Google Cloud.

  • Solution
  • Role
  • Badge
  • Формат
  • Рівень
  • Тривалість
  • Мова

Кількість результатів: 111

  1. Курс Пропонується

    Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI

    Earn a skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI course, where you will learn how to use Google Cloud's unified Vertex AI platform and its AutoML and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning solutions. This skill badge …

  2. Практична робота Пропонується

    Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI: Challenge Lab

    In this challenge lab you will train, deploy, and create a model pipeline using Vertex AI.

  3. Практична робота Пропонується

    BigQuery Machine Learning using Soccer Data

    Learn how to use BigQuery ML with soccer shot data to create and use an expected goals model.

  4. Курс Пропонується

    Launching into Machine Learning

    The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a …

  5. Курс Пропонується

    Production Machine Learning Systems

    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 t…

  6. Курс Пропонується

    Managing Machine Learning Projects with Google Cloud

    Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine lear…

  7. Курс Пропонується

    Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud

    Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course…

  8. Курс Пропонується

    Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - українська

    Під час курсу ви зможете ознайомитися з продуктами й сервісами Google Cloud для роботи з масивами даних і машинним навчанням, які підтримують життєвий цикл роботи з даними для тренування моделей штучного інтелекту. У курсі розглядаються процеси, проблеми й переваги створення конвеєру масиву даних і моделей машинно…

  9. Курс Пропонується

    Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

    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 professiona…

  10. Курс Пропонується

    Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud

    In this course, we define what machine learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learnin…