Mitglied seit 2024
Business Transformation with Google Cloud
Earned Apr 30, 2024 EDT
Einführung in generative KI
Earned Feb 7, 2024 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Jan 30, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Jan 16, 2024 EST
What is cloud technology or data science and what’s all the hype about? More importantly, what can it do for you, your team, and your business? If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role, help build the future of your business and thrive in the cloud era, then the Business Transformation with Google Cloud course is for you. Through this interactive training, you’ll learn about core cloud business drivers—specifically Google’s cloud—and gain the knowledge/skills to determine if business transformation is right for you and your team, and build short and long-term projects using the “superpowers” of cloud accordingly. You’ll also find several templates, guides, and resource links through the supplementary student workbook to help you build a custom briefing document to share with your leadership, technical teams or partners.
In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.
In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Angebote von Google Cloud für Projekte mit prädiktiver und generativer KI kennen. Dabei werden die Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die für den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung für KI verfügbar sind. Der Kurs umfasst KI‑Grundlagen, ‑Entwicklung und ‑Lösungen. Data Scientists, KI-Entwickler und ML-Engineers sollen in diesem Kurs ihre Fähigkeiten und Kenntnisse durch ansprechende Lernangebote sowie praxisorientierte Übungen erweitern.
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.