Dołącz Zaloguj się

Wykorzystuj swoje umiejętności w konsoli Google Cloud

Pavithra Guru R

Jest członkiem od 2023

Liga brązowa

2045 pkt.
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned lut 3, 2025 EST
Attention Mechanism Earned wrz 23, 2023 EDT
Introduction to Vertex AI Studio Earned wrz 23, 2023 EDT
Create Image Captioning Models Earned wrz 23, 2023 EDT
Introduction to Image Generation Earned wrz 2, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Polski Earned wrz 2, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Polski Earned wrz 2, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Polski Earned wrz 2, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture Earned wrz 2, 2023 EDT

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.

Więcej informacji

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.

Więcej informacji

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.

Więcej informacji

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

Więcej informacji

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.

Więcej informacji

To szybkie szkolenie dla początkujących wyjaśnia, czym są duże modele językowe (LLM) oraz jakie są ich zastosowania. Przedstawia również możliwości zwiększenia ich wydajności przez dostrajanie przy użyciu promptów oraz narzędzia Google, które pomogą Ci tworzyć własne aplikacje korzystające z generatywnej AI.

Więcej informacji

Aby zdobyć odznakę umiejętności, ukończ szkolenia Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models i Introduction to Responsible AI. Zdaj test i pokaż, że rozumiesz podstawowe koncepcje związane z generatywną AI. Odznaka umiejętności to cyfrowa odznaka wydawana przez Google Cloud, która potwierdza Twoją wiedzę o produktach i usługach Google Cloud. Ustaw swój profil jako publiczny i dodaj odznakę umiejętności do profilu w mediach społecznościowych, aby pochwalić się swoim osiągnięciem.

Więcej informacji

Celem tego szybkiego szkolenia dla początkujących jest wyjaśnienie, czym jest odpowiedzialna AI i dlaczego jest ważna, oraz przedstawienie, jak Google wprowadza ją w swoich usługach. Szkolenie zawiera także wprowadzenie do siedmiu zasad Google dotyczących sztucznej inteligencji.

Więcej informacji

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.

Więcej informacji