Приєднатися Увійти

Akash Mourya

Учасник із 2021

Срібна ліга

Кількість балів: 3700
Generative AI Explorer - Vertex AI Earned черв. 9, 2023 EDT
Introduction to Vertex AI Studio Earned черв. 9, 2023 EDT
Create Image Captioning Models Earned черв. 9, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model Earned черв. 9, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture Earned черв. 8, 2023 EDT
Attention Mechanism Earned черв. 6, 2023 EDT
Introduction to Image Generation Earned черв. 6, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Українська Earned черв. 6, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Українська Earned черв. 6, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Українська Earned черв. 6, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Українська Earned черв. 6, 2023 EDT
Розробка хмарних технологій Earned черв. 1, 2023 EDT
Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud Earned черв. 1, 2023 EDT
Налаштування мережі Google Cloud Earned трав. 30, 2023 EDT
Налаштування Cloud Load Balancing для Compute Engine Earned трав. 29, 2023 EDT
Налаштування середовища для розробки додатка в Google Cloud Earned трав. 29, 2023 EDT
Create and Manage Cloud Resources Earned трав. 25, 2023 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services Earned жовт. 8, 2022 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Software Devs Earned лип. 4, 2022 EDT
Customer Experiences with Contact Center AI Earned лип. 22, 2021 EDT

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.

Докладніше

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.

Докладніше

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

Докладніше

This course introduces you to the Transformer architecture and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. You learn about the main components of the Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and how it is used to build the BERT model. You also learn about the different tasks that BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference.This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.

Докладніше

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.

Докладніше

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.

Докладніше

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.

Докладніше

Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курси "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" й "Introduction to Responsible AI". Пройшовши завершальний тест, ви підтвердите, що засвоїли основні поняття, які стосуються генеративного штучного інтелекту. Кваліфікаційний значок – це цифровий значок від платформи Google Cloud, який свідчить, що ви знаєтеся на продуктах і сервісах Google Cloud. Щоб опублікувати кваліфікаційний значок, зробіть свій профіль загальнодоступним, а також додайте значок у профіль у соціальних мережах.

Докладніше

Це ознайомлювальний курс мікронавчання, який має пояснити, що таке відповідальне використання штучного інтелекту, чому воно важливе і як компанія Google реалізує його у своїх продуктах. Крім того, у цьому курсі викладено 7 принципів Google щодо штучного інтелекту.

Докладніше

Це ознайомлювальний курс мікронавчання, який має пояснити, що таке генеративний штучний інтелект, як він використовується й чим відрізняється від традиційних методів машинного навчання. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть вам створювати власні додатки на основі генеративного штучногоінтелекту.

Докладніше

У цьому ознайомлювальному курсі мікронавчання ви дізнаєтеся, що таке великі мовні моделі, де вони використовуються і як підвищити їх ефективність коригуванням запитів. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть вам створювати власні додатки на основі генеративного штучного інтелекту.

Докладніше

Цей вступний курс унікальний серед інших курсів. Практичні заняття розроблено так, щоб ІТ-фахівці могли опрацювати теми й сервіси, які ввійдуть до сертифікації Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer. У цей курс входять спеціально розроблені практичні заняття, зокрема присвячені керуванню ідентифікацією і доступом, організації мереж і розгортанню Kubernetes Engine, щоб ви могли перевірити свої знання про Google Cloud. Майте на увазі, що хоча виконання цих практичних занять покращить ваші навички й уміння, радимо також переглянути посібник із підготовки до іспиту й інші доступні ресурси.

Докладніше

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.

Докладніше

Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курс Налаштування мережі Google Cloud. У ньому ви дізнаєтеся про різні способи розгортання й моніторингу додатків, зокрема навчитеся визначати ролі керування ідентифікацією і доступом, надавати або вилучати доступ до проектів, створювати мережі VPC, розгортати й відстежувати віртуальні машини Compute Engine, писати запити SQL, а також по-різному вводити додатки в дію за допомогою Kubernetes.

Докладніше

Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Налаштування Cloud Load Balancing для Compute Engine, щоб продемонструвати свої навички: створення й розгортання віртуальних машин у Compute Engine; налаштування мережі й розподілювачів навантаження додатків.

Докладніше

Щоб отримати кваліфікаційний значок, пройдіть курс Налаштування середовища для розробки додатка в Google Cloud. У ньому ви навчитеся створювати й підключати хмарну інфраструктуру, спрямовану на зберігання даних, за допомогою базових можливостей таких технологій, як Cloud Storage, система керування ідентифікацією і доступом, Cloud Functions та Pub/Sub.

Докладніше

Пройдіть квест Create and Manage Cloud Resources й отримайте skill badge. Ви навчитеся виконувати наведені нижче дії. Писати команди gcloud і використовувати Cloud Shell, створювати й розгортати віртуальні машини в Compute Engine, запускати контейнерні додатки за допомогою Google Kubernetes Engine, а також налаштовувати розподілювачі навантаження для мережі й HTTP.Skill badge – це ексклюзивна цифрова винагорода, яка підтверджує, що ви вмієте працювати з продуктами й сервісами Google Cloud, а також застосовувати ці знання в інтерактивному практичному середовищі. Щоб отримати skill badge й показати його колегам, пройдіть цей квест і підсумковий тест.

Докладніше

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.

Докладніше

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.

Докладніше

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.

Докладніше