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Applica le tue competenze nella console Google Cloud

Ravi Kiran Vaddapalli

Membro dal giorno 2023

Campionato Bronzo

5855 punti
Introduzione all'AI e al machine learning su Google Cloud Earned set 22, 2023 EDT
Machine learning in azienda Earned set 20, 2023 EDT
Feature engineering Earned set 14, 2023 EDT
Crea, addestra ed esegui il deployment di modelli ML tramite Keras su Google Cloud Earned set 8, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Italiano Earned set 4, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning Earned ago 30, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano Earned ago 28, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Italiano Earned ago 24, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - Italiano Earned ago 24, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - Italiano Earned ago 23, 2023 EDT
Attention Mechanism - Italiano Earned ago 23, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Italiano Earned ago 23, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Italiano Earned ago 23, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Italiano Earned ago 23, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned ago 23, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned ago 23, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned ago 23, 2023 EDT

Questo corso presenta le offerte di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) su Google Cloud per la creazione di progetti di AI predittiva e generativa. Esplora le tecnologie, i prodotti e gli strumenti disponibili durante tutto il ciclo di vita data-to-AI, includendo le basi, lo sviluppo e le soluzioni di AI. Ha lo scopo di aiutare data scientist, sviluppatori di AI e ML engineer a migliorare le proprie abilità e conoscenze attraverso attività di apprendimento coinvolgenti ed esercizi pratici.

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Questo corso adotta un approccio pratico reale al flusso di lavoro ML attraverso un case study. Un team ML è chiamato a rispondere a numerosi requisiti aziendali e ad affrontare vari casi d'uso ML. Deve comprendere gli strumenti necessari per la gestione e la governance dei dati e considerare l'approccio migliore per la pre-elaborazione dei dati. Al team vengono presentate tre opzioni per creare modelli ML per due casi d'uso. Il corso spiega perché il team utilizzerà AutoML, BigQuery ML o l'addestramento personalizzato per raggiungere i propri obiettivi.

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Questo corso illustra i vantaggi dell'utilizzo di Vertex AI Feature Store, come migliorare l'accuratezza dei modelli di ML e come trovare le colonne di dati che forniscono le caratteristiche più utili. Il corso include inoltre contenuti e lab sul feature engineering utilizzando BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

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Questo corso tratta la creazione di modelli ML con TensorFlow e Keras, il miglioramento dell'accuratezza dei modelli ML e la scrittura di modelli ML per l'uso su larga scala.

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Il corso inizia con una discussione sui dati: come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati. Descriveremo Vertex AI AutoML e come creare, addestrare ed eseguire il deployment di un modello di ML senza scrivere una sola riga di codice. Comprenderai i vantaggi di Big Query ML. Discuteremo quindi di come ottimizzare un modello di machine learning (ML) e di come la generalizzazione e il campionamento possano aiutare a valutare la qualità dei modelli di ML per l'addestramento personalizzato.

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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.

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Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.

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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 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 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 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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Guadagna un badge delle competenze completando i corsi Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI. Superando il quiz finale, dimostrerai la tua comprensione dei concetti fondamentali relativi all'IA generativa. Un badge delle competenze è un badge digitale rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua conoscenza dei prodotti e dei servizi Google Cloud. Condividi il tuo badge delle competenze rendendo pubblico il tuo profilo e aggiungendolo al tuo profilo sui social media.

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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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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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