Yogesh Upadhyay
Menjadi anggota sejak 2023
Silver League
33593 poin
Menjadi anggota sejak 2023
Dapatkan badge keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus Membangun dan Men-Deploy Solusi Machine Learning di Vertex AI, tempat Anda akan belajar cara menggunakan platform Vertex AI Google Cloud, AutoML, dan layanan pelatihan kustom untuk melatih, mengevaluasi, menyesuaikan, menjelaskan, serta men-deploy model machine learning. Kursus badge keahlian ini diperuntukkan bagi Data Scientist dan Engineer Machine Learning profesional. Badge keahlian adalah badge digital eksklusif yang diberikan oleh Google Cloud sebagai pengakuan atas kemahiran Anda dalam menggunakan produk dan layanan Google Cloud serta menguji kemampuan Anda dalam menerapkan pengetahuan di lingkungan praktis yang interaktif. Selesaikan Badge keahlian ini, dan challenge lab penilaian akhir, untuk menerima badge digital yang dapat Anda bagikan ke jaringan Anda.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Rekayasa Data untuk Pembuatan Model Prediktif dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: membangun pipeline transformasi data ke BigQuery dengan Dataprep by Trifacta; menggunakan Cloud Storage, Dataflow, dan BigQuery untuk membangun alur kerja ekstrak, transformasi, dan pemuatan (ETL); serta membangun model machine learning menggunakan BigQuery ML.
Kursus ini memperkenalkan konsep responsible AI dan prinsip AI. Di dalamnya tercakup teknik untuk secara praktis mengidentifikasi keadilan dan bias serta memitigasi bias dalam praktik AI/ML. Kursus ini juga mengeksplorasi metode dan alat praktis untuk menerapkan praktik terbaik Responsible AI menggunakan produk Google Cloud dan alat open source.
Kursus ini memperkenalkan konsep penafsiran dan transparansi AI. Kursus ini membahas pentingnya transparansi AI bagi developer dan engineer. Kursus ini juga mengeksplorasi metode dan alat praktis untuk membantu mencapai penafsiran dan transparansi, baik dalam model data maupun AI.
Kursus ini memperkenalkan topik penting tentang privasi dan keamanan AI. Kursus ini mengeksplorasi metode dan alat praktis untuk menerapkan rekomendasi praktik privasi dan keamanan AI melalui penggunaan produk dan alat open source Google Cloud.
Aplikasi AI generatif dapat mewujudkan pengalaman pengguna baru yang hampir tidak dimungkinkan sebelum ditemukannya model bahasa besar (LLM). Sebagai developer aplikasi, bagaimana cara menggunakan AI generatif untuk membangun aplikasi yang menarik dan canggih di Google Cloud? Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari aplikasi AI generatif dan cara Anda dapat menggunakan desain perintah serta retrieval-augmented generation (RAG) untuk membangun aplikasi yang canggih menggunakan LLM. Anda akan mempelajari arsitektur siap produksi yang dapat digunakan untuk aplikasi AI generatif dan Anda akan membangun aplikasi chat LLM berbasis RAG.
Kursus ini membekali para praktisi machine learning dengan alat, teknik, dan praktik terbaik penting untuk mengevaluasi model AI generatif dan prediktif. Evaluasi model adalah disiplin ilmu yang sangat penting untuk memastikan sistem ML memberikan hasil yang andal, akurat, dan berperforma tinggi dalam produksi. Peserta akan mendapatkan pemahaman yang mendalam mengenai berbagai metrik evaluasi, metodologi, dan penerapannya yang sesuai di berbagai jenis model dan tugas. Kursus ini akan berfokus pada tantangan unik yang dibuat oleh model AI generatif dan memberikan strategi untuk mengatasinya secara efektif. Dengan memanfaatkan platform Vertex AI di Google Cloud, para peserta akan belajar cara mengimplementasikan proses evaluasi yang kuat untuk melakukan pemilihan, pengoptimalan, dan pemantauan berkelanjutan pada model.
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. Learners will get hands-on practice using Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
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.
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.
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
Kursus ini dikhususkan untuk membekali Anda dengan pengetahuan dan alat yang diperlukan guna mengungkap tantangan unik yang dihadapi oleh tim MLOps saat men-deploy dan mengelola model AI Generatif, serta mengeksplorasi cara Vertex AI memberdayakan tim AI dalam menyederhanakan proses MLOps dan mencapai keberhasilan dalam project AI Generatif.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membuat Model ML dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengevaluasi model machine learning dengan BigQuery ML untuk membuat prediksi data. Badge keahlian merupakan badge digital eksklusif yang diberikan oleh Google Cloud sebagai pengakuan atas kemahiran Anda dalam menggunakan produk dan layanan Google Cloud serta menguji kemampuan Anda dalam menerapkan pengetahuan di lingkungan praktis yang interaktif. Selesaikan kursus badge keahlian ini, dan challenge lab penilaian akhir, untuk menerima badge keahlian yang dapat Anda bagikan ke jaringan Anda.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: menghapus data dengan Dataprep by Trifacta, menjalankan pipeline data di Dataflow, membuat cluster dan menjalankan tugas Apache Spark di Dataproc, dan memanggil beberapa ML API, termasuk Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, dan Video Intelligence API.
This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
Kursus ini memperkenalkan penawaran AI dan machine learning (ML) di Google Cloud yang membangun project AI prediktif dan generatif. Kursus ini akan membahas teknologi, produk, dan alat yang tersedia di seluruh siklus proses data ke AI, yang mencakup fondasi, pengembangan, dan solusi AI. Kursus ini bertujuan membantu data scientist, developer AI, dan engineer ML meningkatkan keterampilan dan pengetahuan mereka melalui pengalaman belajar yang menarik dan latihan praktik langsung.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara Gemini, kolaborator berteknologi AI generatif dari Google Cloud, membantu developer membangun aplikasi. Anda akan mempelajari cara memanfaatkan Gemini untuk menjelaskan kode, merekomendasikan layanan Google Cloud, dan membuat kode untuk aplikasi Anda. Dengan lab interaktif, Anda akan merasakan peningkatan alur kerja pengembangan aplikasi menggunakan Gemini. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
Menjelajahi teknologi, alat, dan aplikasi penelusuran yang didukung AI dalam kursus ini. Mempelajari penelusuran semantik dengan memanfaatkan embedding vektor, penelusuran campuran yang menggabungkan pendekatan semantik dan kata kunci, serta Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang meminimalkan halusinasi AI sebagai agen AI yang di-grounding. Mendapatkan pengalaman praktis dengan Vertex AI Vector Search untuk membangun mesin telusur yang cerdas.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Gemini, kolaborator yang didukung AI generatif dari Google Cloud, membantu menganalisis data pelanggan dan memprediksi penjualan produk. Anda juga akan mempelajari cara mengidentifikasi, mengategorikan, dan mengembangkan pelanggan baru menggunakan data pelanggan di BigQuery. Dengan menggunakan lab interaktif, Anda akan melihat bagaimana Gemini meningkatkan analisis data dan alur kerja machine learning. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Gemini, kolaborator yang didukung AI generatif dari Google Cloud, membantu administrator menyediakan infrastruktur. Anda akan mempelajari cara memerintah Gemini untuk menjelaskan infrastruktur, men-deploy cluster GKE, dan memperbarui infrastruktur yang ada. Dengan menggunakan lab interaktif, Anda akan melihat bagaimana Gemini meningkatkan alur kerja deployment GKE. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
Kursus ini memperkenalkan Vertex AI Studio, sebuah alat untuk berinteraksi dengan model AI generatif, membuat prototipe ide bisnis, dan meluncurkannya ke dalam produksi. Melalui kasus penggunaan yang imersif, pelajaran menarik, dan lab interaktif, Anda akan menjelajahi siklus proses dari perintah ke produk dan mempelajari cara memanfaatkan Vertex AI Studio untuk aplikasi multimodal Gemini, desain perintah, rekayasa perintah, dan tuning model. Tujuan kursus ini adalah agar Anda dapat memanfaatkan potensi AI generatif dalam project Anda dengan Vertex AI Studio.
Kursus ini memperkenalkan Vertex AI Studio, sebuah alat untuk berinteraksi dengan model AI generatif, membuat prototipe ide bisnis, dan meluncurkannya ke dalam produksi. Melalui kasus penggunaan yang imersif, pelajaran menarik, dan lab interaktif, Anda akan menjelajahi siklus proses dari perintah ke produk dan mempelajari cara memanfaatkan Vertex AI Studio untuk aplikasi multimodal Gemini, desain perintah, rekayasa perintah, dan tuning model. Tujuan kursus ini adalah agar Anda dapat memanfaatkan potensi AI generatif dalam project Anda dengan Vertex AI Studio.
This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
Kursus ini memperkenalkan model difusi, yaitu kelompok model machine learning yang belakangan ini menunjukkan potensinya dalam ranah pembuatan gambar. Model difusi mengambil inspirasi dari fisika, khususnya termodinamika. Dalam beberapa tahun terakhir, model difusi menjadi populer baik di dunia industri maupun penelitian. Model difusi mendasari banyak alat dan model pembuatan gambar yang canggih di Google Cloud. Kursus ini memperkenalkan Anda pada teori yang melandasi model difusi dan cara melatih serta men-deploy-nya di Vertex AI.
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.
Seiring semakin meningkatnya penggunaan Kecerdasan Buatan dan Machine Learning di kalangan perusahaan, proses membangunnya secara bertanggung jawab juga menjadi semakin penting. Membicarakan responsible AI mungkin lebih mudah bagi banyak orang daripada mempraktikkannya. Jika Anda tertarik untuk mempelajari cara mengoperasionalkan responsible AI dalam organisasi Anda, kursus ini cocok untuk Anda. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Google Cloud mengoperasionalkan responsible AI, dengan praktik terbaik dan pelajaran yang dapat dipetik. Hal ini berguna sebagai framework bagi Anda untuk membangun pendekatan responsible AI.
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.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang dimaksudkan untuk menjelaskan responsible AI, alasan pentingnya responsible AI, dan cara Google mengimplementasikan responsible AI dalam produknya. Kursus ini juga memperkenalkan 7 prinsip AI Google.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang membahas definisi model bahasa besar (LLM), kasus penggunaannya, dan cara menggunakan prompt tuning untuk meningkatkan performa LLM. Kursus ini juga membahas beberapa alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang bertujuan untuk mendefinisikan AI Generatif, cara penggunaannya, dan perbedaannya dari metode machine learning konvensional. Kursus ini juga mencakup Alat-alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.