Join Sign in

sandeep kumar

Member since 2024

Gold League

42949 points
Model Armor: Securing AI Deployments Earned Eyl 11, 2025 EDT
Professional Machine Learning Engineer Study Guide Earned Ağu 4, 2025 EDT
Büyük Dil Modellerine Giriş Earned Ağu 1, 2025 EDT
Geliştiriciler için Sorumlu Yapay Zeka: Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık Earned Tem 15, 2025 EDT
Introduction to Security in the World of AI Earned Tem 15, 2025 EDT
Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Gizlilik ve Güvenlik Earned Tem 15, 2025 EDT
Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Adalet ve Önyargı Earned Tem 9, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation Earned Tem 7, 2025 EDT
Üretken Yapay Zeka İçin Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) Earned Tem 4, 2025 EDT
Production Machine Learning Systems Earned Mar 21, 2025 EDT
Scaling with Google Cloud Operations Earned Şub 27, 2025 EST
Trust and Security with Google Cloud Earned Şub 27, 2025 EST
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud Earned Şub 27, 2025 EST
Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence Earned Şub 27, 2025 EST
Exploring Data Transformation with Google Cloud Earned Şub 27, 2025 EST
Digital Transformation with Google Cloud Earned Şub 27, 2025 EST
Machine Learning in the Enterprise Earned Şub 26, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features Earned Şub 26, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Şub 25, 2025 EST
Vector Search ve Yerleştirmeler Earned Şub 20, 2025 EST
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned Şub 19, 2025 EST
Görüntülere Altyazı Ekleme Modelleri Oluşturma Earned Şub 19, 2025 EST
Görüntü Üretmeye Giriş Earned Şub 19, 2025 EST
Dönüştürücü Modelleri ve BERT Modeli Earned Şub 19, 2025 EST
Kodlayıcı-Kod Çözücü Mimarisi Earned Şub 18, 2025 EST
Dikkat Mekanizması Earned Şub 18, 2025 EST
Feature Engineering Earned Şub 13, 2025 EST
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Şub 6, 2025 EST
Launching into Machine Learning Earned Şub 4, 2025 EST
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Oca 24, 2025 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud Earned Oca 21, 2025 EST
[DEPRECATED]-Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Turkish Earned Oca 7, 2025 EST
Üretken Yapay Zekaya Giriş Earned Oca 6, 2025 EST

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service. You’ll learn about the security risks associated with LLMs and how Model Armor protects your AI applications.

Learn more

This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

Learn more

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.

Learn more

Bu kursta yapay zekanın yorumlanabilirliği ve şeffaflığı kavramlarıyla ilgili temel bilgiler sunulmaktadır. Ayrıca geliştiriciler ve mühendisler için yapay zeka sistemlerinde şeffaflığın önemi ele alınmaktadır. Kurs boyunca, veri ve yapay zeka modellerinde yorumlanabilirliğin ve şeffaflığın sağlanmasına yardımcı olacak pratik yöntemleri ve araçları tanıyacaksınız.

Learn more

Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

Learn more

Bu kursta, yapay zekada gizlilik ve güvenlik konuları ele alınmaktadır. Kurs boyunca, Google Cloud ürünleri ve açık kaynak araçları kullanarak yapay zekayla ilgili önerilen gizlilik ve güvenlik uygulamalarını benimsemenize yardımcı olacak pratik yöntemler ile araçları tanıyacaksınız.

Learn more

Bu kursta, sorumlu yapay zeka kavramı ve yapay zeka ilkeleri tanıtılmaktadır. Kurs, adalet ve önyargıyı pratik şekilde tanımlama teknikleri ile yapay zeka/makine öğrenimi uygulamalarında önyargının azaltılması konularını ele almaktadır. Kurs boyunca, Google Cloud ürünleri ve açık kaynaklı araçları kullanarak sorumlu yapay zekayla ilgili en iyi uygulamaları benimsemenize yardımcı olacak pratik yöntemler ve araçları tanıyacaksınız.

Learn more

This course equips machine learning practitioners with the essential tools, techniques, and best practices for evaluating both generative and predictive AI models. Model evaluation is a critical discipline for ensuring that ML systems deliver reliable, accurate, and high-performing results in production. Participants will gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks. The course will emphasize the unique challenges posed by generative AI models and provide strategies for tackling them effectively. By leveraging Google Cloud's Vertex AI platform, participants will learn how to implement robust evaluation processes for model selection, optimization, and continuous monitoring.

Learn more

Bu kurs, MLOps ekiplerinin üretken yapay zeka modellerini dağıtırken ve yönetirken karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmek için gereken bilgi ve araçları sağlamaktadır. Ayrıca yapay zeka ekiplerinin, MLOps süreçlerini kolaylaştırıp üretken yapay zeka projelerinde başarıya ulaşması için Vertex AI'ın nasıl yardımcı olduğunu öğrenmenizi amaçlamaktadır.

Learn more

This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

Learn more

Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

Learn more

As organizations move their data and applications to the cloud, they must address new security challenges. The Trust and Security with Google Cloud course explores the basics of cloud security, the value of Google Cloud's multilayered approach to infrastructure security, and how Google earns and maintains customer trust in the cloud. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

Learn more

Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

Learn more

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

Learn more

Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences. “Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

Learn more

There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions. For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin? If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.

Learn more

This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

Learn more

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

Learn more

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

Learn more

Bu kursta yapay zeka destekli arama teknolojileri, araçları ve uygulamalarını keşfedeceksiniz. Vektör yerleştirmelerinin kullanıldığı semantik aramayı, semantik ve anahtar kelime yaklaşımlarının birleştirildiği karma aramayı ve yapay zeka temsilcisini temellendirerek yapay zeka halüsinasyonlarının en aza indirildiği veriyle artırılmış üretimi (RAG) öğrenin. Akıllı arama motorunuzu oluşturmak için Vertex AI Vector Search'ü uygulamalı olarak deneyin.

Learn more

This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

Learn more

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.

Learn more

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.

Learn more

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.

Learn more

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.

Learn more

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.

Learn more

This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

Learn more

This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

Learn more

The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

Learn more

This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

Learn more

This course introduces Google Cloud's AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects. It explores the various technologies, products, and tools available throughout the data-to-AI lifecycle, empowering data scientists, AI developers, and ML engineers to enhance their expertise through interactive exercises.

Learn more

Google Cloud Computing Foundations kursunda, bulut bilişimi alanında daha önce çalışmamış veya bu konuda hiç deneyimi olmayan bireylere; temel bulut kavramları, büyük veri, makine öğrenimi gibi kavramlar ve Google Cloud'un bu kavramlarla hangi noktada, nasıl birlikte çalıştığı ayrıntılı bir genel bakışla anlatılır. Kursun sonunda öğrenciler bulut bilişimi, büyük veri ve makine öğrenimi konularında fikir yürütüp bazı becerileri pratik olarak sergileyebilecek seviyeye ulaşacaktır. Bu kurs, Google Cloud Computing Foundations adlı kurs serisinin bir parçasıdır. Kurslar aşağıdaki sırayla tamamlanmalıdır: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales İlk kursta bulut bilişimi, Google Cloud'u k…

Learn more

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.

Learn more