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Swetha Dhanasekar

Membro dal giorno 2023

Campionato Diamante

26580 punti
Generative AI Fundamentals Earned feb 21, 2025 EST
Introduction to Generative AI Studio - Italiano Earned feb 21, 2025 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Italiano Earned feb 21, 2025 EST
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned feb 21, 2025 EST
Generative AI for Business Leaders Earned feb 21, 2025 EST
ML Pipelines on Google Cloud Earned feb 13, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned feb 13, 2025 EST
Recommendation Systems on Google Cloud Earned feb 12, 2025 EST
Production Machine Learning Systems Earned dic 26, 2024 EST
Machine learning in azienda Earned dic 23, 2024 EST
Feature engineering Earned dic 18, 2024 EST
Crea, addestra ed esegui il deployment di modelli ML tramite Keras su Google Cloud Earned dic 17, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Italiano Earned dic 17, 2024 EST
Introduzione all'AI e al machine learning su Google Cloud Earned dic 17, 2024 EST
Introduction to Generative AI - Italiano Earned mag 7, 2024 EDT
Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud Earned mar 6, 2023 EST
Develop Serverless Applications on Cloud Run Earned mar 2, 2023 EST
App Deployment, Debugging, and Performance Earned mar 1, 2023 EST
Application Development with Cloud Run Earned mar 1, 2023 EST
Securing and Integrating Components of your Application Earned feb 28, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Italiano Earned feb 10, 2023 EST

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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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.

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Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te. In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.

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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.

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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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In this course, you will be learning from ML Engineers and Trainers who work with the state-of-the-art development of ML pipelines here at Google Cloud. The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. You will learn about pipeline components and pipeline orchestration with TFX. You will also learn how you can automate your pipeline through continuous integration and continuous deployment, and how to manage ML metadata. Then we will change focus to discuss how we can automate and reuse ML pipelines across multiple ML frameworks such as tensorflow, pytorch, scikit learn, and xgboost. You will also learn how to use another tool on Google Cloud, Cloud Composer, to orchestrate your continuous training pipelines. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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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.

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Questo corso adotta un approccio pratico reale al flusso di lavoro ML attraverso un case study. Un team ML è chiamato a rispondere a numerosi requisiti aziendali e ad affrontare vari casi d'uso ML. Deve comprendere gli strumenti necessari per la gestione e la governance dei dati e considerare l'approccio migliore per la pre-elaborazione dei dati. Al team vengono presentate tre opzioni per creare modelli ML per due casi d'uso. Il corso spiega perché il team utilizzerà AutoML, BigQuery ML o l'addestramento personalizzato per raggiungere i propri obiettivi.

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Questo corso illustra i vantaggi dell'utilizzo di Vertex AI Feature Store, come migliorare l'accuratezza dei modelli di ML e come trovare le colonne di dati che forniscono le caratteristiche più utili. Il corso include inoltre contenuti e lab sul feature engineering utilizzando BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

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Questo corso tratta la creazione di modelli ML con TensorFlow e Keras, il miglioramento dell'accuratezza dei modelli ML e la scrittura di modelli ML per l'uso su larga scala.

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Il corso inizia con una discussione sui dati: come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati. Descriveremo Vertex AI AutoML e come creare, addestrare ed eseguire il deployment di un modello di ML senza scrivere una sola riga di codice. Comprenderai i vantaggi di Big Query ML. Discuteremo quindi di come ottimizzare un modello di machine learning (ML) e di come la generalizzazione e il campionamento possano aiutare a valutare la qualità dei modelli di ML per l'addestramento personalizzato.

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Questo corso presenta le offerte di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) su Google Cloud per la creazione di progetti di AI predittiva e generativa. Esplora le tecnologie, i prodotti e gli strumenti disponibili durante tutto il ciclo di vita data-to-AI, includendo le basi, lo sviluppo e le soluzioni di AI. Ha lo scopo di aiutare data scientist, sviluppatori di AI e ML engineer a migliorare le proprie abilità e conoscenze attraverso attività di apprendimento coinvolgenti ed esercizi pratici.

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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.

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Complete the intermediate Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud skill badge course to demonstrate skills in the following: Configuring and building Docker container images.Creating and managing Google Kubernetes Engine (GKE) clusters.Utilizing kubectl for efficient cluster management.Deploying Kubernetes applications with robust continuous delivery (CD) practices.

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Complete the intermediate Develop Serverless Applications on Cloud Run skill badge course to demonstrate skills in the following: integrating Cloud Run with Cloud Storage for data management, architecting resilient asynchronous systems using Cloud Run and Pub/Sub, constructing REST API gateways powered by Cloud Run, and building and deploying services on Cloud Run.

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create repeatable deployments by treating infrastructure as code, choose the appropriate application execution environment for an application, and monitor application performance. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.

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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to develop more secure applications, implement federated identity management, and integrate application components by using messaging, event-driven processing, and API gateways. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the second course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the App Deployment, Debugging, and Performance course.

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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure introduce concetti e terminologia importanti per lavorare con Google Cloud. Attraverso video e lab pratici, questo corso presenta e confronta molti dei servizi di computing e archiviazione di Google Cloud, insieme a importanti strumenti di gestione delle risorse e dei criteri.

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