Akash Mourya
Member since 2021
Silver League
3700 points
Member since 2021
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.
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.
Bu kurs, derin öğrenmeyi kullanarak görüntülere altyazı ekleme modeli oluşturmayı öğretmektedir. Kurs sırasında görüntülere altyazı ekleme modelinin farklı bileşenlerini (ör. kodlayıcı ve kod çözücü) ve modelinizi eğitip değerlendirmeyi öğreneceksiniz. Bu kursu tamamlayan öğrenciler, kendi görüntülere altyazı ekleme modellerini oluşturabilecek ve bu modelleri görüntülere altyazı oluşturmak için kullanabilecek.
Bu kurs, dönüştürücü mimarisini ve dönüştürücülerden çift yönlü kodlayıcı temsilleri (BERT - Encoder Representations from Transformers) modelini tanıtmaktadır. Kursta, öz dikkat mekanizması gibi dönüştürücü mimarisinin ana bileşenlerini ve BERT modelini oluşturmak için dönüştürücünün nasıl kullanıldığını öğreneceksiniz. Ayrıca sınıflandırma, soru yanıtlama ve doğal dil çıkarımı gibi BERT'in kullanılabileceği çeşitli görevler hakkında da bilgi sahibi olacaksınız. Kursun tahmini süresi 45 dakikadır.
Bu kursta, kodlayıcı-kod çözücü mimarisi özet olarak anlatılmaktadır. Bu mimari; makine çevirisi, metin özetleme ve soru yanıtlama gibi "sıradan sıraya" görevlerde yaygın olarak kullanılan, güçlü bir makine öğrenimi mimarisidir. Kursta, kodlayıcı-kod çözücü mimarisinin ana bileşenlerini ve bu modellerin nasıl eğitilip sunulacağını öğreneceksiniz. Laboratuvarın adım adım açıklamalı kılavuz bölümünde ise sıfırdan şiir üretmek için TensorFlow'da kodlayıcı-kod çözücü mimarisinin basit bir uygulamasını yazacaksınız.
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.
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.
Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. 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.
Bu kurs, sorumlu yapay zekanın ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve Google'ın sorumlu yapay zekayı ürünlerinde nasıl uyguladığını açıklamayı amaçlayan giriş seviyesinde bir mikro öğrenme kursudur. Ayrıca Google'ın 7 yapay zeka ilkesini de tanıtır.
Bu, üretken yapay zekanın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve geleneksel makine öğrenme yöntemlerinden nasıl farklı olduğunu açıklamayı amaçlayan giriş seviyesi bir mikro öğrenme kursudur. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirmenize yardımcı olacak Google Araçlarını da kapsar.
Bu giriş seviyesi mikro öğrenme kursunda büyük dil modelleri (BDM) nedir, hangi kullanım durumlarında kullanılabileceği ve büyük dil modelleri performansını artırmak için nasıl istem ayarlaması yapabileceğiniz keşfedilecektir. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirmenize yardımcı olacak Google araçları hakkında bilgi verilecektir.
Bu giriş seviyesi kurs, diğer kurs teklifleri arasında benzersiz bir yere sahiptir. Laboratuvarlar, BT profesyonellerine Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer sertifikasında geçen konular ve hizmetlerle ilgili uygulamalı alıştırma imkanı tanımak üzere tasarlandı. Bu kurs; IAM, ağ iletişimi ve Kubernetes Engine dağıtımı gibi alanlarda Google Cloud bilginizi test edecek özel laboratuvarlardan oluşur. Bu tür laboratuvarlarda yapacağınız alıştırmalarla becerilerinizi geliştirebilirsiniz ancak sınav kılavuzunu ve diğer mevcut hazırlık kaynaklarını da incelemenizi öneririz.
Complete the intermediate Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: Infrastructure as Code (IaC) principles using Terraform, provisioning and managing Google Cloud resources with Terraform configurations, effective state management (local and remote), and modularizing Terraform code for reusability and organization.
Google Cloud Ağınızı Geliştirme kursunu tamamlayarak bir beceri rozeti kazanın. IAM rollerini keşfetme ve proje erişimi ekleme/kaldırma, VPC ağları oluşturma, Compute Engine sanal makinelerini dağıtma ve izleme, SQL sorguları yazma ve çeşitli dağıtım yaklaşımlarıyla Kubernetes'i kullanarak uygulama dağıtma gibi uygulamaları dağıtıp izlemeyle ilgili birden çok yöntemi öğreneceksiniz.
Giriş düzeyindeki Compute Engine İçin Cloud Load Balancing'i Uygulama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Compute Engine'de sanal makineler oluşturma ve dağıtma. Ağ ve uygulama yük dengeleyicileri yapılandırma.
Google Cloud'da Uygulama Geliştirme Ortamı Oluşturma kursunu tamamlayarak beceri rozeti kazanın. Bu kursta Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions ve Pub/Sub gibi teknolojilerin temel özelliklerini kullanarak depolama odaklı bulut altyapısı oluşturma ve bu altyapıyla bağlantı kurmayı öğreneceksiniz.
In this introductory-level course, you get hands-on practice with the Google Cloud’s fundamental tools and services. Optional videos are provided to provide more context and review for the concepts covered in the labs. Google Cloud Essentials is a recommendeded first course for the Google Cloud learner - you can come in with little or no prior cloud knowledge, and come out with practical experience that you can apply to your first Google Cloud project. From writing Cloud Shell commands and deploying your first virtual machine, to running applications on Kubernetes Engine or with load balancing, Google Cloud Essentials is a prime introduction to the platform’s basic features.
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.
Welcome to "CCAI Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Software Developers", the third course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn to use additional features of Dialogflow ES for your virtual agent, create a Firestore instance to store customer data, and implement cloud functions that access the data. With the ability to read and write customer data, learner’s virtual agents are conversationally dynamic and able to defer contact center volume from human agents. You'll be introduced to methods for testing your virtual agent and logs which can be useful for understanding issues that arise. Lastly, learn about connectivity protocols, APIs, and platforms for integrating your virtual agent with services already established for your business.
Learn how to design, develop, and deploy customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You'll also learn some best practices for integrating conversational solutions with your existing contact center software, establishing a framework for human agent assistance, and implementing solutions securely and at scale.