Join Sign in

Apply your skills in Google Cloud console

Triumph Urias

Member since 2024

Diamond League

15845 points
Explore Generative AI with the Gemini API in Vertex AI Earned May 25, 2024 EDT
Vertex AI Studio'ya Giriş Earned May 23, 2024 EDT
Machine Learning in the Enterprise Earned May 20, 2024 EDT
Dikkat Mekanizması Earned May 20, 2024 EDT
Görüntü Üretmeye Giriş Earned May 20, 2024 EDT
Feature Engineering Earned May 16, 2024 EDT
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned May 10, 2024 EDT
Launching into Machine Learning Earned May 7, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned May 6, 2024 EDT

Complete the intermediate Explore Generative AI with the Gemini API in Vertex AI skill badge to demonstrate skills in text generation, image and video analysis for enhanced content creation, and applying function calling techniques within the Gemini API. Discover how to leverage sophisticated Gemini techniques, explore multimodal content generation, and expand the capabilities of your AI-powered projects.

Learn more

Bu kursta Vertex AI Studio tanıtılmaktadır. Bu araç, üretken yapay zeka modelleriyle etkileşime geçmek, kurumsal fikirlerin prototipini oluşturmak ve bunları gerçek hayatta uygulamak için kullanılır. Gerçek hayattan kullanım alanları, etkileşimli dersler ve uygulamalı laboratuvarlar aracılığıyla, ilk istemden son ürüne uzanan yaşam döngüsünü keşfedecek ve çoklu format destekli Gemini uygulamaları, istem tasarımı, istem mühendisliği ve model ayarlama konularında Vertex AI Studio'dan nasıl yararlanabileceğinizi öğreneceksiniz. Bu kursun amacı, Vertex AI Studio'yu kullanarak projelerinizde üretken yapay zekadan yararlanabilmenizi sağlamaktır.

Learn more

This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

Learn more

Bu kursta nöral ağların, giriş sırasının belirli bölümlerine odaklanmasına olanak tanıyan güçlü bir teknik olan dikkat mekanizması tanıtılmaktadır. Kursta, dikkat mekanizmasının çalışma şeklini ve makine öğrenimi, metin özetleme ve soru yanıtlama gibi çeşitli makine öğrenimi görevlerinin performansını artırmak için nasıl kullanılabileceğini öğreneceksiniz.

Learn more

Bu kursta, görüntü üretme alanında gelecek vadeden bir makine öğrenimi modelleri ailesi olan "difüzyon modelleri" tanıtılmaktadır. Difüzyon modelleri fizikten, özellikle de termodinamikten ilham alır. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, gerek araştırma gerekse endüstri alanında difüzyon modelleri popülerlik kazandı. Google Cloud'daki son teknoloji görüntü üretme model ve araçlarının çoğu, difüzyon modelleri ile desteklenmektedir. Bu kursta, difüzyon modellerinin ardındaki teori tanıtılmakta ve bu modellerin Vertex AI'da nasıl eğitilip dağıtılacağı açıklanmaktadır.

Learn more

This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

Learn more

This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

Learn more

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 machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

Learn more

This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.

Learn more