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.
Introduction to AI and Machine Learning on GC - Italiano
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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Italiano
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Riconoscere le tecnologie e gli strumenti data-to-AI forniti da Google Cloud.
Creare progetti di AI generativa utilizzando Gemini multimodal, prompt efficienti e ottimizzazione dei modelli.
Esplorare varie opzioni per lo sviluppo di un progetto di AI su Google Cloud.
Creare un modello di ML dall'inizio alla fine utilizzando Vertex AI.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Natural Language Processing
Détails à connaître
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4 devoirs
Enseigné en Italien
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Il y a 6 modules dans ce cours
Questo modulo risponde all'obiettivo del corso di aiutare chi partecipa a esplorare gli strumenti di sviluppo dell'AI su Google Cloud. Fornisce inoltre una panoramica della struttura del corso, che si basa su un framework di AI a tre livelli comprensivo di elementi di base, sviluppo e soluzioni di AI.
Inclus
1 vidéo
Questo modulo inizia con un caso d'uso che dimostra le funzionalità di AI. Quindi esplora gli elementi di base dell'AI, inclusa l'infrastruttura cloud, come computing e archiviazione. Illustra inoltre i principali dati e prodotti di sviluppo dell'AI disponibili su Google Cloud. Infine, dimostra come utilizzare BigQuery ML per creare un modello di ML, che facilita la transizione dai dati all'AI.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Questo modulo esplora le varie opzioni per lo sviluppo di un progetto ML su Google Cloud, da soluzioni già pronte come API preaddestrate, fino a soluzioni no-code e low-code come AutoML e soluzioni basate su codice come l'addestramento personalizzato. Confronta i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna opzione per aiutare a decidere gli strumenti di sviluppo giusti.
Inclus
8 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Questo modulo descrive il flusso di lavoro ML dalla preparazione dei dati, allo sviluppo del modello, alla pubblicazione del modello su Vertex AI. Illustra inoltre come convertire il flusso di lavoro in una pipeline automatizzata utilizzando Vertex AI Pipelines.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Questo modulo illustra l'AI generativa, i progressi più recenti nel campo dell'AI e i toolkit essenziali per lo sviluppo di progetti di AI generativa. Inizialmente, analizza il flusso di lavoro dell'AI generativa su Google Cloud. Quindi, prosegue spiegando come utilizzare Gen AI Studio e Model Garden per accedere a Gemini multimodal, progettare prompt e ottimizzare modelli. Infine, esplora le funzionalità di AI generativa integrate nelle soluzioni di AI.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Questo modulo fornisce un riepilogo dell'intero corso ripercorrendo i concetti, gli strumenti, le tecnologie e i prodotti più importanti.
Inclus
1 vidéo1 lecture
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