Приєднатися Увійти

Apply your skills in Google Cloud console

surya teja sagili

Учасник із 2022

Бронзова ліга

Кількість балів: 2900
Generative AI Fundamentals Earned серп. 2, 2023 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned лип. 10, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned лип. 9, 2023 EDT
Generative AI Explorer - Vertex AI Earned лип. 8, 2023 EDT
Introduction to Vertex AI Studio Earned лип. 6, 2023 EDT
Create Image Captioning Models Earned лип. 6, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model Earned лип. 6, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture Earned лип. 6, 2023 EDT
Attention Mechanism Earned лип. 5, 2023 EDT
Introduction to Image Generation Earned лип. 5, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Yкраїнська Earned лип. 5, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Українська Earned черв. 28, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Українська Earned черв. 28, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Українська Earned черв. 28, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Українська Earned черв. 27, 2023 EDT
Developing a Google SRE Culture Earned трав. 4, 2023 EDT
Налаштування розподілу навантаження в Compute Engine Earned бер. 4, 2023 EST
Налаштування середовища для розробки додатка в Google Cloud Earned бер. 2, 2023 EST
Getting Started with Google Kubernetes Engine Earned лют. 22, 2023 EST
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation Earned лют. 19, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Yкраїнська Earned лют. 19, 2023 EST
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey Earned лют. 15, 2023 EST
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation Earned лют. 14, 2023 EST
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services Earned лют. 13, 2023 EST

Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

Докладніше

Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

Докладніше

This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

Докладніше

The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint.

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 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 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 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

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

Що більше штучний інтелект і машинне навчання використовуються в корпоративних середовищах, то нагальнішою стає потреба розробити принципи відповідального ставлення до них. Однак говорити про принципи відповідального використання штучного інтелекту легше, ніж застосовувати їх на практиці. Цей курс допоможе вам дізнатись, як запровадити відповідальну роботу зі штучним інтелектом у вашій організації. У цьому курсі ви дізнаєтеся про підхід Google Cloud до відповідального використання ШІ, а також отримаєте практичні поради й набудете досвіду, який допоможе вам розробити власний підхід до цього завдання.

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

In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.

Докладніше

Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Налаштування розподілу навантаження в Compute Engine, щоб продемонструвати свої навички написання команд gcloud і використання Cloud Shell, створення й розгортання віртуальних машин у Compute Engine, а також налаштування мережі й розподілювачів навантаження HTTP. Кваліфікаційний значок – це ексклюзивний цифровий значок від Google Cloud, який засвідчує, що ви знаєтеся на продуктах і сервісах цієї платформи й можете застосовувати ці знання в інтерактивному практичному середовищі. Щоб отримати кваліфікаційний значок і показати його колегам, пройдіть цей курс і підсумковий тест.

Докладніше

Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курс Налаштування середовища для розробки додатка в Google Cloud. У ньому ви навчитеся створювати й підключати хмарну інфраструктуру, спрямовану на зберігання даних, за допомогою базових можливостей таких технологій, як Cloud Storage, система керування ідентифікацією і доступом, Cloud Functions та Pub/Sub. Кваліфікаційний значок – це ексклюзивна цифрова відзнака, яка підтверджує, що ви вмієте працювати з продуктами й сервісами Google Cloud, а також застосовувати ці знання в інтерактивному практичному середовищі. Щоб отримати кваліфікаційний значок і показати його колегам, пройдіть цей курс і підсумковий тест.

Докладніше

Welcome to the Getting Started with Google Kubernetes Engine course. If you're interested in Kubernetes, a software layer that sits between your applications and your hardware infrastructure, then you’re in the right place! Google Kubernetes Engine brings you Kubernetes as a managed service on Google Cloud. The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, as it’s commonly referred to, and how to get applications containerized and running in Google Cloud. The course starts with a basic introduction to Google Cloud, and is then followed by an overview of containers and Kubernetes, Kubernetes architecture, and Kubernetes operations.

Докладніше

This accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including securely interconnecting networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.

Докладніше

Курс "Знайомство з Google Cloud: основна інфраструктура" охоплює важливі поняття й терміни щодо використання Google Cloud. Переглядаючи відео й виконуючи практичні завдання, слухачі ознайомляться з різними сервісами Google Cloud для обчислень і зберігання даних, а також важливими ресурсами й інструментами для керування правилами. Крім того, вони зможуть їх порівнювати.

Докладніше

This course helps you structure your preparation for the Associate Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.

Докладніше

This accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Compute Engine. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including infrastructure components such as networks, virtual machines and applications services. You will learn how to use the Google Cloud through the console and Cloud Shell. You'll also learn about the role of a cloud architect, approaches to infrastructure design, and virtual networking configuration with Virtual Private Cloud (VPC), Projects, Networks, Subnetworks, IP addresses, Routes, and Firewall rules.

Докладніше

This accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Compute Engine. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including infrastructure components such as networks, systems and applications services. This course also covers deploying practical solutions including customer-supplied encryption keys, security and access management, quotas and billing, and resource monitoring.

Докладніше