Приєднатися Увійти

Apply your skills in Google Cloud console

Rishika Rai

Учасник із 2023

Срібна ліга

Кількість балів: 7310
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned черв. 25, 2024 EDT
Introduction to Vertex AI Studio Earned січ. 3, 2024 EST
Encoder-Decoder Architecture Earned січ. 3, 2024 EST
Transformer Models and BERT Model Earned січ. 2, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - Українська Earned груд. 19, 2023 EST
Introduction to Responsible AI - Українська Earned груд. 19, 2023 EST
Introduction to Large Language Models - Українська Earned груд. 19, 2023 EST
Introduction to Generative AI - Українська Earned лист. 14, 2023 EST

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

This course introduces Vertex AI Studio, a tool to interact with generative AI models, prototype business ideas, and launch them into production. Through an immersive use case, engaging lessons, and a hands-on lab, you’ll explore the prompt-to-product lifecycle and learn how to leverage Vertex AI Studio for Gemini multimodal applications, prompt design, prompt engineering, and model tuning. The aim is to enable you to unlock the potential of gen AI in your projects with Vertex AI Studio.

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

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

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

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