Sorumlu Yapay Zeka: Google Cloud ile Yapay Zeka İlkelerinin Uygulanması
Earned Şub 2, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned Oca 31, 2024 EST
Sorumlu Yapay Zeka'ya Giriş
Earned Oca 31, 2024 EST
Büyük Dil Modellerine Giriş
Earned Oca 31, 2024 EST
Üretken Yapay Zekaya Giriş
Earned Oca 30, 2024 EST
Production Machine Learning Systems
Earned Oca 23, 2024 EST
Machine Learning in the Enterprise
Earned Oca 21, 2024 EST
Feature Engineering
Earned Oca 21, 2024 EST
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Oca 21, 2024 EST
Launching into Machine Learning
Earned Oca 19, 2024 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
Earned Oca 14, 2024 EST
Kurumsal yapay zeka ve makine öğreniminin kullanımı artmaya devam ettikçe, bunu sorumlu bir şekilde oluşturmanın önemi de artıyor. Sorumlu yapay zeka hakkında konuşmanın, onu uygulamaya koymaktan çok daha kolay olabilmesi burada bir zorluk oluşturmaktadır. Kuruluşunuzda sorumlu yapay zekayı nasıl işlevsel hale getireceğinizi öğrenmekle ilgileniyorsanız, bu kurs tam size göre.
Bu kurs, Google Cloud'un sorumlu yapay zeka yaklaşımını nasıl uyguladığını derinlemesine inceleyerek, kendi sorumlu yapay zeka stratejinizi oluşturmanız için size kapsamlı bir çerçeve sunuyor.
Learn more
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.
Learn more
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.
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, 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
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
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 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 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.
Sorumlu Yapay Zeka: Google Cloud ile Yapay Zeka İlkelerinin Uygulanması
Earned Şub 2, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned Oca 31, 2024 EST
Sorumlu Yapay Zeka'ya Giriş
Earned Oca 31, 2024 EST
Büyük Dil Modellerine Giriş
Earned Oca 31, 2024 EST
Üretken Yapay Zekaya Giriş
Earned Oca 30, 2024 EST
Production Machine Learning Systems
Earned Oca 23, 2024 EST
Machine Learning in the Enterprise
Earned Oca 21, 2024 EST
Feature Engineering
Earned Oca 21, 2024 EST
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Oca 21, 2024 EST
Launching into Machine Learning
Earned Oca 19, 2024 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
Earned Oca 14, 2024 EST