Earn the intermediate skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI course, where you will learn how to use Google Cloud's Vertex AI platform, AutoML, and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning models. This skill badge course is for professional Data Scientists and Machine Learning Engineers. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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.
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.
Complete the introductory Build Real World AI Applications with Gemini and Imagen skill badge to demonstrate skills in the following: image recognition, natural language processing, image generation using Google's powerful Gemini and Imagen models, deploying applications on the Vertex AI 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.
Ukończ szkolenie wprowadzające Wdrażanie równoważenia obciążenia w Compute Engine, aby zdobyć odznakę potwierdzającą zdobycie następujących umiejętności: pisanie poleceń gcloud przy użyciu Cloud Shell, tworzenie i wdrażanie maszyn wirtualnych w Compute Engine oraz konfigurowanie systemów równoważenia obciążenia sieci i HTTP. Odznaka umiejętności to wyjątkowa cyfrowa odznaka wydawana przez Google Cloud, która potwierdza Twoją wiedzę o produktach i usługach Google Cloud. Aby ją zdobyć, musisz pokazać, że potrafisz zastosować zdobytą wiedzę, w praktycznym, interaktywnym środowisku. Ukończ to szkolenie oraz moduł Challenge Lab, aby zdobyć odznakę umiejętności, którą możesz udostępnić w swojej sieci kontaktów.
Szkolenie Podstawy przetwarzania danych w Google Cloud pozwoli osobom z niewielkim lub zerowym doświadczeniem z zakresu przetwarzania danych w chmurze szczegółowo zapoznać się z najważniejszymi pojęciami z zakresu podstaw chmury, big data i systemów uczących się. Zawiera także informacje o tym, gdzie i jak można wykorzystać Google Cloud. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili wyjaśnić pojęcia dotyczące przetwarzania danych w chmurze, big data i systemów uczących się oraz zademonstrować wybrane umiejętności praktyczne. To szkolenie należy do serii szkoleń o nazwie Google Cloud Computing Foundations (Podstawy usług w chmurze Google). Szkolenia należy ukończyć w następującej kolejności: 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 Foundation…
To szkolenie wprowadza w ważne kwestie dotyczące prywatności i bezpieczeństwa w dziedzinie AI. W jego trakcie przedstawiamy praktyczne techniki i narzędzia, które umożliwiają wdrożenie sprawdzonych metod w zakresie prywatności i bezpieczeństwa AI przy użyciu usług Google Cloud oraz narzędzi open source.
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.
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.
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.
This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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.
Welcome to the fourth course of the "Networking in Google Cloud" series: Network Security! In this course, you'll dive into the services for safeguarding your Google Cloud network infrastructure. The first module, Distributed Denial of Service (DDoS) Protection, covers how to fortify your network against Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, ensuring uninterrupted availability of your services. In the second module, Controlling Access to VPC Networks, you'll learn the network access control, enabling you to define permissions for who can access your resources and how. Finally, in the third module, Advanced Security Monitoring and Analysis, we'll explore how to proactively detect and respond to potential threats, keeping your Google Cloud environment secure and resilient. By the end of this course, you'll have a comprehensive understanding of Google Cloud network security.
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.
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.
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.
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.
Welcome to the sixth course in our Networking and Google Cloud series, Hybrid and Multicloud. The first module will walk you through various cloud connectivity options, with a deep dive into Cloud Interconnect, exploring its different types and functionalities. In the second module, we'll cover Cloud VPN, discussing its implementation, high availability, VPN topologies, and the Network Connectivity Center for streamline management. By the end of this course, you will be able to explain the different connectivity options available to extend your on-premises and other cloud networks to Google Cloud, and analyze the suitability of different Google Cloud hybrid and multicloud connectivity services for specific use cases.
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.
Welcome to the second course in the networking and Google Cloud series routing and addressing. In this course, we'll cover the central routing and addressing concepts that are relevant to Google Cloud's networking capabilities. Module one will lay the foundation by exploring network routing and addressing in Google Cloud, covering key building blocks such as routing IPv4, bringing your own IP addresses and setting up cloud DNS. In Module two will shift our focus to private connection options, exploring use cases and methods for accessing Google and other services privately using internal IP addresses. By the end of this course, you'll have a solid grasp of how to effectively route and address your network traffic within Google Cloud.
Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals. This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques.
Szkolenie Podstawy przetwarzania danych w Google Cloud pozwoli osobom z niewielkim lub zerowym doświadczeniem z zakresu przetwarzania danych w chmurze szczegółowo zapoznać się z najważniejszymi pojęciami z zakresu podstaw chmury, big data i systemów uczących się. Zawiera także informacje o tym, gdzie i jak można wykorzystać Google Cloud. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili wyjaśnić pojęcia dotyczące przetwarzania danych w chmurze, big data i systemów uczących się oraz zademonstrować wybrane umiejętności praktyczne. TTo szkolenie należy do serii szkoleń o nazwie Google Cloud Computing Foundations (Podstawy usług w chmurze Google). Szkolenia należy ukończyć w następującej kolejności: 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 Foundatio…
Welcome to the third course of the "Networking in Google Cloud" series: Network Architecture! In this course, you will explore the fundamentals of designing efficient and scalable network architectures within Google Cloud. In the first module, Introduction to Network Architecture, we'll start by introducing you to the core components and concepts of network architecture, including subnets, routes, firewalls, and load balancing. Then in the second module, network topologies, we'll dive into various network topologies commonly used in Google Cloud, discussing their strengths, and weaknesses.
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.