Smitha Bagle
Member since 2020
Bronze League
3285 points
Member since 2020
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.
(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used) Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.
This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
בקורס הזה נלמד על Generative AI Studio, מוצר ב-Vertex AI שעוזר ליצור אבות טיפוס למודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית, כדי להשתמש בהם ולהתאים אותם לפי הצרכים שלכם. באמצעות הדגמה של המוצר עצמו, נלמד מהו Generative AI Studio, מהם הפיצ'רים והאפשרויות שלו, ואיך להשתמש בו. בסוף הקורס יהיה שיעור Lab מעשי לתרגול של מה שנלמד, ובוחן לבדיקת הידע.
בקורס הזה תלמדו איך ליצור מודל הוספת כיתוב לתמונה באמצעות למידה עמוקה (Deep Learning). אתם תלמדו על הרכיבים השונים במודל הוספת כיתוב לתמונה, כמו המקודד והמפענח, ואיך לאמן את המודל ולהעריך את הביצועים שלו. בסוף הקורס תוכלו ליצור מודלים להוספת כיתוב לתמונה ולהשתמש בהם כדי ליצור כיתובים לתמונות
As the use of enterprise Artificial Intelligence and Machine Learning continues to grow, so too does the importance of building it responsibly. A challenge for many is that talking about responsible AI can be easier than putting it into practice. If you’re interested in learning how to operationalize responsible AI in your organization, this course is for you. In this course, you will learn how Google Cloud does this today, together with best practices and lessons learned, to serve as a framework for you to build your own responsible AI approach.
רוצים לקבל תג מיומנות? אפשר להשלים את הקורסים Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models ו-Introduction to Responsible AI. מעבר של המבחן המסכם מוכיח שהבנתם את המושגים הבסיסיים בבינה מלאכותית גנרטיבית. 'תג מיומנות' הוא תג דיגיטלי ש-Google מנפיקה, שמוכיח שאתם מכירים את המוצרים והשירותים של Google Cloud. כדי לשתף את תג המיומנות אפשר להפוך את הפרופיל שלכם לגלוי לכולם ולהוסיף אותו לפרופיל שלכם ברשתות חברתיות.
זהו קורס מבוא ממוקד שמטרתו להסביר מהי אתיקה של בינה מלאכותית, למה היא חשובה ואיך Google נוהגת לפי כללי האתיקה של הבינה המלאכותית במוצרים שלה. מוצגים בו גם 7 עקרונות ה-AI של Google.
זהו קורס מבוא ממוקד שבוחן מהם מודלים גדולים של שפה (LLM), איך משתמשים בהם בתרחישים שונים לדוגמה ואיך אפשר לשפר את הביצועים שלהם באמצעות כוונון של הנחיות. הוא גם כולל הסבר על הכלים של Google שיעזרו לכם לפתח אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית משלכם.
זהו קורס מבוא ממוקד שמטרתו להסביר מהי בינה מלאכותית גנרטיבית, איך משתמשים בה ובמה היא שונה משיטות מסורתיות של למידת מכונה. הוא גם כולל הסבר על הכלים של Google שיעזרו לכם לפתח אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית משלכם.
טכנולוגיית הענן לבדה מספקת לעסק חלק קטן בלבד מהערך האמיתי שלה. כשהיא משולבת עם נתונים בנפח רב מאוד, נוצרת העוצמה שמאפשרת להפיק ערך וליצור חוויות חדשות ללקוחות. במסגרת הקורס הזה תלמדו מהם נתונים, איך השתמשו בהם בעבר בחברות לצורך קבלת החלטות ולמה הם קריטיים כל כך ללמידה חישובית. בנוסף, בקורס הזה יוצגו ללומדים מושגים טכניים כמו נתונים מובְנים ולא מובְנים, מסד נתונים, מחסן נתונים (data warehouse) ואגמי נתונים (data lakes). בהמשך, הקורס יעסוק במוצרי Google Cloud הנפוצים ביותר בתחום הנתונים, ובמוצרים כאלה ששיעור השימוש בהם גדל במהירות הרבה ביותר.