Приєднатися Увійти

Apply your skills in Google Cloud console

Yeison Lopez Ibarra

Учасник із 2023

Діамантова ліга

Кількість балів: 11415
Vector Search and Embeddings Earned квіт. 10, 2025 EDT
Build Generative AI Agents with Vertex AI and Flutter Earned квіт. 9, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features Earned квіт. 9, 2025 EDT
Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI Earned бер. 5, 2025 EST
Принципи відповідального використання ШІ для розробників: об’єктивність і упередженість Earned бер. 4, 2025 EST
Working with Notebooks in Vertex AI Earned бер. 3, 2025 EST
Принципи відповідального використання ШІ для розробників: інтерпретованість і прозорість Earned лют. 20, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned лют. 20, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation Earned лют. 6, 2025 EST
Create Generative AI Apps on Google Cloud Earned лют. 5, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned лют. 3, 2025 EST
Professional Machine Learning Engineer Study Guide Earned січ. 14, 2025 EST
Create Image Captioning Models Earned черв. 14, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model Earned черв. 13, 2023 EDT
Attention Mechanism Earned черв. 13, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Українська Earned черв. 12, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture Earned черв. 12, 2023 EDT
Introduction to Image Generation Earned черв. 6, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Українська Earned черв. 6, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Українська Earned черв. 5, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Українська Earned черв. 5, 2023 EDT

Explore AI-powered search technologies, tools, and applications in this course. Learn semantic search utilizing vector embeddings, hybrid search combining semantic and keyword approaches, and retrieval-augmented generation (RAG) minimizing AI hallucinations as a grounded AI agent. Gain practical experience with Vertex AI Vector Search to build your intelligent search engine.

Докладніше

In this course, you learn how to develop an app using Flutter, Google's portable UI toolkit, and integrate the app with Gemini, Google's family of generative AI models. You also use Vertex AI Agent Builder, Google's platform for building and managing AI Agents and applications.

Докладніше

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. Learners will get hands-on practice using Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

Докладніше

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.

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 is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.

Докладніше

У цьому курсі розглядаються поняття інтерпретованості й прозорості штучного інтелекту, а також їх важливість для розробників. Ви дізнаєтеся про практичні методи й інструменти, які дають змогу досягти інтерпретованості й прозорості даних і моделей штучного інтелекту.

Докладніше

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.

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

Generative AI applications can create new user experiences that were nearly impossible before the invention of large language models (LLMs). As an application developer, how can you use generative AI to build engaging, powerful apps on Google Cloud? In this course, you'll learn about generative AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs. You'll learn about a production-ready architecture that can be used for generative AI applications and you'll build an LLM and RAG-based chat application.

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

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.

Докладніше

This course teaches you how to create an image captioning model by using deep learning. You learn about the different components of an image captioning model, such as the encoder and decoder, and how to train and evaluate your model. By the end of this course, you will be able to create your own image captioning models and use them to generate captions for images

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

This course will introduce you to the attention mechanism, a powerful technique that allows neural networks to focus on specific parts of an input sequence. You will learn how attention works, and how it can be used to improve the performance of a variety of machine learning tasks, including machine translation, text summarization, and question answering. 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

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 diffusion models, a family of machine learning models that recently showed promise in the image generation space. Diffusion models draw inspiration from physics, specifically thermodynamics. Within the last few years, diffusion models became popular in both research and industry. Diffusion models underpin many state-of-the-art image generation models and tools on Google Cloud. This course introduces you to the theory behind diffusion models and how to train and deploy them on Vertex AI.

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