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Applica le tue competenze nella console Google Cloud

Connor Meagher

Membro dal giorno 2023

Campionato Diamante

20625 punti
Ottimizza i costi per Google Kubernetes Engine Earned apr 16, 2024 EDT
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG Earned apr 10, 2024 EDT
Manage Kubernetes in Google Cloud Earned apr 9, 2024 EDT
Share Data Using Google Data Cloud Earned apr 2, 2024 EDT
Store, Process, and Manage Data on Google Cloud - Console Earned mar 27, 2024 EDT
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned mar 24, 2024 EDT
Create ML Models with BigQuery ML Earned mar 22, 2024 EDT
Get Started with Dataplex Earned mar 20, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned mar 19, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned mar 19, 2024 EDT
Viaggio nell'AI generativa - Vertex AI Earned mar 19, 2024 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Italiano Earned mar 8, 2024 EST
Create Image Captioning Models - Italiano Earned mar 8, 2024 EST
Transformer Models and BERT Model - Italiano Earned mar 8, 2024 EST
Encoder-Decoder Architecture - Italiano Earned mar 8, 2024 EST
Attention Mechanism - Italiano Earned mar 8, 2024 EST
Introduction to Image Generation - Italiano Earned mar 8, 2024 EST

Completa il badge delle competenze di livello intermedio Ottimizza i costi per Google Kubernetes Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione e gestione di cluster multi-tenant, monitoraggio dell'utilizzo delle risorse per spazio dei nomi, configurazione della scalabilità automatica di cluster e pod per l'efficienza, impostazione del bilanciamento del carico per la distribuzione ottimale delle risorse e implementazione di probe di attività e idoneità per garantire l'integrità e la convenienza economica dell'applicazione. Un badge delle competenze è un badge digitale esclusivo rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua competenza nell'uso di prodotti e servizi Google Cloud dopo aver messo alla prova la tua capacità di applicare le tue conoscenze in un ambiente interattivo pratico. Completa questo corso con badge delle competenze e il Challenge Lab finale di valutazione per ricevere un badge delle competenze da condividere con la tua rete.

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Complete the intermediate Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG skill badge to demonstrate skills in the following: using multimodal prompts to extract information from text and visual data, generating a video description, and retrieving extra information beyond the video using multimodality with Gemini; building metadata of documents containing text and images, getting all relevant text chunks, and printing citations by using Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) with Gemini. 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 course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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Complete the intermediate Manage Kubernetes in Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: managing deployments with kubectl, monitoring and debugging applications on Google Kubernetes Engine (GKE), and continuous delivery techniques. 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.

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Earn a skill badge by completing the Share Data Using Google Data Cloud skill badge course, where you will gain practical experience with Google Cloud Data Sharing Partners, which have proprietary datasets that customers can use for their analytics use cases. Customers subscribe to this data, query it within their own platform, then augment it with their own datasets and use their visualization tools for their customer facing dashboards.

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Cloud Storage, Cloud Functions, and Cloud Pub/Sub are all Google Cloud Platform services that can be used to store, process, and manage data. All three services can be used together to create a variety of data-driven applications. In this skill badge you use Cloud Storage to store images, Cloud Functions to process the images, and Cloud Pub/Sub to send the images to another application.

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Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Dataproc e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence. Un badge delle competenze è un badge digitale esclusivo rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua competenza nell'uso di prodotti e servizi Google Cloud dopo aver messo alla prova la tua capacità di applicare le tue conoscenze in un ambiente interattivo pratico. Completa questo corso con badge delle competenze e il Challenge Lab finale di valutazione per ricevere un badge delle competenze da condividere con la tua rete.

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Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.

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Complete the introductory Get Started with Dataplex skill badge to demonstrate skills in the following: creating Dataplex assets, creating aspect types, and applying aspects to entries in Dataplex.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Il corso Viaggio nell'AI generativa - Vertex AI è una raccolta di lab su come utilizzare l'AI generativa su Google Cloud. Nei lab imparerai a utilizzare i modelli nella famiglia di API Vertex AI PaLM, tra cui text-bison, chat-bison, e textembedding-gecko. Acquisirai inoltre competenze su progettazione di prompt, best practice e modalità di utilizzo per l'ideazione, oltre che per la classificazione, l'estrazione e il riassunto di testi e altro ancora. Imparerai anche come ottimizzare un foundation model utilizzando l'addestramento personalizzato di Vertex AI ed eseguendone il deployment in un endpoint Vertex AI.

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Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.

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Questo corso ti insegna come creare un modello per le didascalie delle immagini utilizzando il deep learning. Scoprirai i diversi componenti di un modello per le didascalie delle immagini, come l'encoder e il decoder, e imparerai ad addestrare e valutare il tuo modello. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare modelli personali per le didascalie delle immagini e utilizzarli per generare didascalie per le immagini.

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Questo corso ti introduce all'architettura Transformer e al modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Scopri i componenti principali dell'architettura Transformer, come il meccanismo di auto-attenzione, e come viene utilizzata per creare il modello BERT. Imparerai anche le diverse attività per le quali può essere utilizzato il modello BERT, come la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale. Si stima che il completamento di questo corso richieda circa 45 minuti.

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Questo corso ti offre un riepilogo dell'architettura encoder-decoder, che è un'architettura di machine learning potente e diffusa per attività da sequenza a sequenza come traduzione automatica, riassunto del testo e risposta alle domande. Apprenderai i componenti principali dell'architettura encoder-decoder e come addestrare e fornire questi modelli. Nella procedura dettagliata del lab corrispondente, implementerai in TensorFlow dall'inizio un semplice codice dell'architettura encoder-decoder per la generazione di poesie da zero.

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Questo corso ti introdurrà al meccanismo di attenzione, una potente tecnica che consente alle reti neurali di concentrarsi su parti specifiche di una sequenza di input. Imparerai come funziona l'attenzione e come può essere utilizzata per migliorare le prestazioni di molte attività di machine learning, come la traduzione automatica, il compendio di testi e la risposta alle domande.

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Questo corso introduce i modelli di diffusione, una famiglia di modelli di machine learning che recentemente si sono dimostrati promettenti nello spazio di generazione delle immagini. I modelli di diffusione traggono ispirazione dalla fisica, in particolare dalla termodinamica. Negli ultimi anni, i modelli di diffusione sono diventati popolari sia nella ricerca che nella produzione. I modelli di diffusione sono alla base di molti modelli e strumenti di generazione di immagini all'avanguardia su Google Cloud. Questo corso ti introduce alla teoria alla base dei modelli di diffusione e a come addestrarli ed eseguirne il deployment su Vertex AI.

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