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Bata Shabbir

メンバー加入日: 2022

ダイヤモンド リーグ

13235 ポイント
ML オペレーション（MLOps）: 概要 Earned 11月 1, 2024 EDT
Scale AI with Ray on Vertex AI Earned 2月 8, 2024 EST
クラウド アーキテクト向けの Gemini Earned 1月 31, 2024 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 1月 30, 2024 EST
DevOps エンジニア向けの Gemini Earned 1月 30, 2024 EST
On-Premises VMware to Compute Engine Earned 1月 25, 2024 EST
Oracle to Cloud SQL for PostgreSQL Earned 1月 23, 2024 EST
Migrating Oracle Workloads to Google Cloud Earned 1月 22, 2024 EST
Migrating Pivotal Cloud Foundry (PCF) to Google Cloud Earned 1月 16, 2024 EST
Rapid Migration & Modernization Program Earned 1月 3, 2024 EST
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned 12月 19, 2023 EST
画像生成の概要 Earned 12月 11, 2023 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 12月 11, 2023 EST
Generative AI Fundamentals Earned 11月 3, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 11月 3, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 11月 1, 2023 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned 11月 1, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 10月 30, 2023 EDT

このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。

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In this course, you will learn how to easily scale AI from laptop to Cloud by bringing Ray and Vertex AI together. You will learn how to create a Ray cluster, connect to it, and run some simple Ray code. You will also learn how to integrate BigQuery seamlessly with Ray data.

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得する方法を学びます。ハンズオン ラボでは、Gemini を使用することで GKE のデプロイ ワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、Google の次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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このコースでは、生成 AI モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、エンジニアによるインフラストラクチャの管理にどのように役立つかについて学習します。アプリケーション ログを検索して理解するように Gemini に指示する方法、GKE クラスタを作成する方法、ビルド環境の作成方法を調査する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで DevOps ワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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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.

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Oracle to Cloud SQL using the Ora2Pg. An example scenario using sample data will be used to demonstrate the migration. Learners will complete an assessment quiz that focuses on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of rehosting Oracle Workloads on Google Cloud.

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Welcome to the course focusing on the Migration from Pivotal Cloud Foundry to Google Cloud. This program offers a practical demonstration that guides you through the step-by-step process of transitioning applications seamlessly between these two platforms. Throughout this course, you'll engage in hands-on exercises and demos, providing a proof-of-concept journey. This course provides insights into Pivotal Cloud Foundry and Tanzu Kubernetes Grid (TKG), and their roles in cloud infrastructure. It includes hands-on sessions for installing Tanzu CLI. You'll also learn to deploy management clusters efficiently, organize cloud resources, and create workload clusters. Additionally, you will perform a workload migration from Tanzu Kubernetes Grid to Google Kubernetes Engine (GKE) and containerize an applications on Google Cloud.

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The Google Cloud Rapid Migration & Modernization Program (RaMP) is a holistic, end-to-end migration/modernization program that helps customers & partners leverage expertise and best practices, lower risk, control costs, and simplify a customer's path to cloud success. This course will give an overview of the program and some of the tools and best practices available to support customer migrations & modernizations.

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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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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.

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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