Ravi Ranjan Shahi
Member since 2021
Bronze League
1405 points
Member since 2021
Migration from on-premises VMware to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
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.
Bu kursta Vertex AI Studio tanıtılmaktadır. Bu araç, üretken yapay zeka modelleriyle etkileşime geçmek, kurumsal fikirlerin prototipini oluşturmak ve bunları gerçek hayatta uygulamak için kullanılır. Gerçek hayattan kullanım alanları, etkileşimli dersler ve uygulamalı laboratuvarlar aracılığıyla, ilk istemden son ürüne uzanan yaşam döngüsünü keşfedecek ve çoklu format destekli Gemini uygulamaları, istem tasarımı, istem mühendisliği ve model ayarlama konularında Vertex AI Studio'dan nasıl yararlanabileceğinizi öğreneceksiniz. Bu kursun amacı, Vertex AI Studio'yu kullanarak projelerinizde üretken yapay zekadan yararlanabilmenizi sağlamaktır.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Earn a skill badge 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.
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.
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.
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.
Welcome to the Getting Started with Google Kubernetes Engine course. If you're interested in Kubernetes, a software layer that sits between your applications and your hardware infrastructure, then you’re in the right place! Google Kubernetes Engine brings you Kubernetes as a managed service on Google Cloud. The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, as it’s commonly referred to, and how to get applications containerized and running in Google Cloud. The course starts with a basic introduction to Google Cloud, and is then followed by an overview of containers and Kubernetes, Kubernetes architecture, and Kubernetes operations.
In "Architecting with Google Kubernetes Engine- Workloads", you'll embark on a comprehensive journey into cloud-native application development. Throughout the learning experience, you'll explore Kubernetes operations, deployment management, GKE networking, and persistent storage. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine- Production course.
In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.
Giriş düzeyindeki Compute Engine'de Yük Dengelemeyi Uygulama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: gcloud komutları yazma ve Cloud Shell kullanma, Compute Engine'de sanal makineler oluşturma ve dağıtma, ağ ve HTTP yük dengeleyicileri yapılandırma. Beceri rozeti, Google Cloud ürün ve hizmetlerine ilişkin uzmanlık düzeyinizin tanınması amacıyla Google Cloud tarafından verilen özel bir rozettir. Bu rozet, bilginizi etkileşimli ve uygulamalı bir ortamda uygulama becerinizi test eder. Ağınızla paylaşabileceğiniz bir beceri rozeti kazanmak için bu beceri rozetini ve son değerlendirme niteliğindeki yarışma laboratuvarını tamamlayın.
This course has been updated, please enroll in the new Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation.