This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
This course introduces the AI and machine learning (ML) offerings on Google Cloud that build both predictive and generative AI projects. It explores the technologies, products, and tools available throughout the data-to-AI life cycle, encompassing AI foundations, development, and solutions. It aims to help data scientists, AI developers, and ML engineers enhance their skills and knowledge through engaging learning experiences and practical hands-on exercises.
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.
Gemini for Google Workspace is an add-on that provides users with access to generative AI features. This course delves into the capabilities of Gemini in Google Meet. Through video lessons, hands-on activities and practical examples, you will gain a comprehensive understanding of the Gemini features in Google Meet. You learn how to use Gemini to generate background images, improve your video quality, and translate captions. By the end of this course, you'll be equipped with the knowledge and skills to confidently utilize Gemini in Google Meet to maximize the effectiveness of your video conferences.
Gemini for Google Workspace is an add-on that provides customers with generative AI features in Google Workspace. In this mini-course, you learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
Gemini for Google Workspace is an add-on that provides customers with generative AI features in Google Workspace. In this learning path, you learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Під час цього курсу ви зможете ознайомитися з концепціями відповідального підходу й принципами щодо штучного інтелекту. Ви дізнаєтеся про практичні методи виявлення об’єктивності й упередженості в роботі ШІ та технологій машинного навчання, а також ознайомитеся зі способами мінімізувати упередженість. У курсі розглядаються практичні методи й інструменти для впровадження відповідального підходу до ШІ за допомогою продуктів Google Cloud і інструментів із відкритим кодом.
Під час цього курсу ви ознайомитеся з важливими темами, що стосуються конфіденційності й безпеки в системах ШІ. Ви дізнаєтеся про практичні методи й інструменти, які дають змогу застосувати рекомендації щодо конфіденційності й безпеки в системах ШІ за допомогою продуктів Google Cloud і інструментів із відкритим кодом.
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.
У цьому курсі розглядаються поняття інтерпретованості й прозорості штучного інтелекту, а також їх важливість для розробників. Ви дізнаєтеся про практичні методи й інструменти, які дають змогу досягти інтерпретованості й прозорості даних і моделей штучного інтелекту.
This course introduces Vertex AI Vector Search and describes how it can be used to build a search application with large language model (LLM) APIs for embeddings. The course consists of conceptual lessons on vector search and text embeddings, practical demos on how to build vector search on Vertex AI, and a hands-on lab.
This course introduces Vertex AI Studio, a tool for prototyping and customizing generative AI models. Through immersive lessons, engaging demos, and a hands-on lab, you'll explore the generative AI workflow and learn how to leverage Vertex AI Studio for Gemini multimodal applications, prompt design, and model tuning. The aim is to enable you to unlock the potentials of these models in your projects with Vertex AI Studio.
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
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.
Complete the intermediate Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG skill badge to demonstrate skills in the following: using multimodal prompts to extract information from text and visual data, generating a video description, and retrieving extra information beyond the video using multimodality with Gemini; building metadata of documents containing text and images, getting all relevant text chunks, and printing citations by using Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) with Gemini. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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.
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.
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.
Що більше штучний інтелект і машинне навчання використовуються в корпоративних середовищах, то нагальнішою стає потреба розробити принципи відповідального ставлення до них. Однак говорити про принципи відповідального використання штучного інтелекту легше, ніж застосовувати їх на практиці. Цей курс допоможе вам дізнатись, як запровадити відповідальну роботу зі штучним інтелектом у вашій організації. У цьому курсі ви дізнаєтеся про підхід Google Cloud до відповідального використання ШІ, а також отримаєте практичні поради й набудете досвіду, який допоможе вам розробити власний підхід до цього завдання.
Complete the introductory Prompt Design in Vertex AI skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Vertex AI. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
Earn a skill badge by completing the Build and Secure Networks in Google Cloud course, where you will learn about multiple networking-related resources to build, scale, and secure your applications on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud, щоб продемонструвати свої навички щодо очистки даних за допомогою сервісу Dataprep by Trifacta, запуску конвеєрів даних у Dataflow, створення кластерів і запуску завдань Apache Spark у Dataproc, а також виклику API машинного навчання, зокрема Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API і Video Intelligence API. Кваліфікаційний значок – це ексклюзивна цифрова відзнака, яка підтверджує, що ви вмієте працювати з продуктами й сервісами Google Cloud і можете застосовувати ці знання в інтерактивному практичному середовищі. Щоб отримати кваліфікаційний значок і показати його колегам, пройдіть цей курс і підсумковий тест.
Пройдіть квест Виконання завдань із продуктами для роботи з фундаментальною інфраструктурою в Google Cloud і отримайте значок за навички. Ви навчитеся створювати й підключати хмарну інфраструктуру, спрямовану на зберігання даних, за допомогою базових можливостей таких технологій: Cloud Storage, система керування ідентифікаційними даними й доступом, Cloud Functions і Pub/Sub. Значок за навички – 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 значок за навички й показати його колегам, пройдіть цей квест і підсумковий тест. Рівень попередньої підготовки. Перш ніж реєструватися на цей квест для отримання значка за навички, пройдіть квест Створення хмарних ресурсів і керування ними.
Пройдіть вступний кваліфікаційний курс Налаштування розподілу навантаження в Compute Engine, щоб продемонструвати свої навички написання команд gcloud і використання Cloud Shell, створення й розгортання віртуальних машин у Compute Engine, а також налаштування мережі й розподілювачів навантаження HTTP. Кваліфікаційний значок – це ексклюзивний цифровий значок від Google Cloud, який засвідчує, що ви знаєтеся на продуктах і сервісах цієї платформи й можете застосовувати ці знання в інтерактивному практичному середовищі. Щоб отримати кваліфікаційний значок і показати його колегам, пройдіть цей курс і підсумковий тест.
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, and different compute options.
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.
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.
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.