enthaltenQuesto 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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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.
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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.
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1 Video
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.
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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.
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
Questo modulo fornisce un riepilogo dell'intero corso ripercorrendo i concetti, gli strumenti, le tecnologie e i prodotti più importanti.
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