Benjamin Senst
Membro dal giorno 2022
Campionato Diamante
10055 punti
Membro dal giorno 2022
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.
Questo corso introduce argomenti importanti relativi alla privacy e alla sicurezza dell'AI. Esplora metodi e strumenti pratici per implementare le pratiche consigliate per la privacy e la sicurezza dell'AI utilizzando gli strumenti open source e i prodotti Google Cloud.
Questo corso introduce i concetti di interpretabilità e la trasparenza dell'AI. Parla dell'importanza della trasparenza dell'AI per sviluppatori ed engineer. Illustra metodi e strumenti pratici per aiutare a raggiungere interpretabilità e trasparenza sia nei dati che nei modelli di AI.
Questo corso introduce i concetti di AI responsabile e i principi dell'AI. Tratta le tecniche per identificare sostanzialmente l'equità e i bias e mitigare i bias nelle pratiche di AI/ML. Illustra metodi e strumenti pratici per implementare le best practice dell'AI responsabile utilizzando gli strumenti open source e i prodotti Google Cloud.
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.
Welcome to the fourth course of the "Networking in Google Cloud" series: Network Security! In this course, you'll dive into the services for safeguarding your Google Cloud network infrastructure. The first module, Distributed Denial of Service (DDoS) Protection, covers how to fortify your network against Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, ensuring uninterrupted availability of your services. In the second module, Controlling Access to VPC Networks, you'll learn the network access control, enabling you to define permissions for who can access your resources and how. Finally, in the third module, Advanced Security Monitoring and Analysis, we'll explore how to proactively detect and respond to potential threats, keeping your Google Cloud environment secure and resilient. By the end of this course, you'll have a comprehensive understanding of Google Cloud network security.
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.
Specifically designed for healthcare professionals, this course demystifies generative AI, the latest breakthrough in artificial intelligence, and the large language models (LLMs) that drive it. Discover real-world applications of generative AI in healthcare settings and master the art of crafting effective prompts tailored to your goals.
Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.
Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.
Questo corso ti insegna come creare un modello per le didascalie delle immagini utilizzando il deep learning. Scoprirai i diversi componenti di un modello per le didascalie delle immagini, come l'encoder e il decoder, e imparerai ad addestrare e valutare il tuo modello. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare modelli personali per le didascalie delle immagini e utilizzarli per generare didascalie per le immagini.
Questo corso ti introduce all'architettura Transformer e al modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Scopri i componenti principali dell'architettura Transformer, come il meccanismo di auto-attenzione, e come viene utilizzata per creare il modello BERT. Imparerai anche le diverse attività per le quali può essere utilizzato il modello BERT, come la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale. Si stima che il completamento di questo corso richieda circa 45 minuti.
Questo corso ti introdurrà al meccanismo di attenzione, una potente tecnica che consente alle reti neurali di concentrarsi su parti specifiche di una sequenza di input. Imparerai come funziona l'attenzione e come può essere utilizzata per migliorare le prestazioni di molte attività di machine learning, come la traduzione automatica, il compendio di testi e la risposta alle domande.
Questo corso ti offre un riepilogo dell'architettura encoder-decoder, che è un'architettura di machine learning potente e diffusa per attività da sequenza a sequenza come traduzione automatica, riassunto del testo e risposta alle domande. Apprenderai i componenti principali dell'architettura encoder-decoder e come addestrare e fornire questi modelli. Nella procedura dettagliata del lab corrispondente, implementerai in TensorFlow dall'inizio un semplice codice dell'architettura encoder-decoder per la generazione di poesie da zero.
Questo corso introduce i modelli di diffusione, una famiglia di modelli di machine learning che recentemente si sono dimostrati promettenti nello spazio di generazione delle immagini. I modelli di diffusione traggono ispirazione dalla fisica, in particolare dalla termodinamica. Negli ultimi anni, i modelli di diffusione sono diventati popolari sia nella ricerca che nella produzione. I modelli di diffusione sono alla base di molti modelli e strumenti di generazione di immagini all'avanguardia su Google Cloud. Questo corso ti introduce alla teoria alla base dei modelli di diffusione e a come addestrarli ed eseguirne il deployment su Vertex AI.
Guadagna un badge delle competenze completando i corsi Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI. Superando il quiz finale, dimostrerai la tua comprensione dei concetti fondamentali relativi all'IA generativa. Un badge delle competenze è un badge digitale rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua conoscenza dei prodotti e dei servizi Google Cloud. Condividi il tuo badge delle competenze rendendo pubblico il tuo profilo e aggiungendolo al tuo profilo sui social media.
Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.
Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.
Complete the introductory Prepare Data for Looker Dashboards and Reports skill badge to demonstrate skills in the following: filtering, sorting, and pivoting data; merging results from different Looker Explores; and using functions and operators to build Looker dashboards and reports for data analysis and visualization. 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.