Fazil Waseem
Menjadi anggota sejak 2026
Diamond League
4422 poin
Responsible AI untuk Developer: Keadilan & Bias
Earned Jul 21, 2026 EDT
Menyederhanakan Pengembangan Aplikasi dengan Gemini Code Assist
Earned Jul 20, 2026 EDT
Mendeploy dan Menskalakan Model AI dengan Cloud Run
Earned Jul 18, 2026 EDT
Modernisasi Situs dengan AI Generatif di Google Cloud
Earned Jul 14, 2026 EDT
Membuat Aplikasi AI Generatif di Google Cloud
Earned Jul 13, 2026 EDT
Gemini untuk SDLC menyeluruh
Earned Jul 9, 2026 EDT
Gemini untuk Developer Aplikasi
Earned Jul 8, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) dengan Vertex AI: Evaluasi Model
Earned Jul 6, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) untuk AI Generatif
Earned Jul 5, 2026 EDT
Membuat Panduan Belajar Sertifikasi: Persiapan Ujian ACE
Earned Jun 28, 2026 EDT
Mengimplementasikan Sensitive Data Protection di Google Cloud
Earned Jun 28, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Information Protection
Earned Jun 28, 2026 EDT
Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud
Earned Jun 28, 2026 EDT
Menerapkan Solusi Ucapan dan Bahasa dengan API Terlatih
Earned Jun 28, 2026 EDT
Arcade Voyage: Identity Management and Pre-trained AI APIs
Earned Jun 28, 2026 EDT
Mengonfigurasi Akun Layanan dan Peran IAM untuk Google Cloud
Earned Jun 28, 2026 EDT
Memantau dan Membuat Log dengan Google Cloud Observability
Earned Jun 28, 2026 EDT
Arcade Adventure: App Dev and Cloud Observability
Earned Jun 28, 2026 EDT
Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Aplikasi di Google Cloud
Earned Jun 27, 2026 EDT
Build Global and Regional Load Balancing Solutions
Earned Jun 27, 2026 EDT
Arcade Base Camp June 2026
Earned Jun 27, 2026 EDT
Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine
Earned Jun 22, 2026 EDT
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.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini yang dirancang untuk developer di semua tingkat akan memperkenalkan fungsi dan fitur inti Gemini Code Assist kepada Anda. Gemini Code Assist adalah kolaborator pengembangan aplikasi yang didukung AI untuk Google Cloud. Anda akan mempelajari cara Gemini Code Assist meningkatkan produktivitas dan kualitas kode Anda secara signifikan, mulai dari saran kode cerdas dan pelengkapan otomatis hingga pendeteksian error secara real-time serta bantuan pemfaktoran ulang. Dengan demikian, Anda dapat menghemat waktu berharga untuk berfokus pada tugas-tugas yang lebih produktif dan menyenangkan.
Pelajari lebih lanjut
Inferensi AI adalah proses menggunakan model machine learning yang telah dilatih untuk membuat prediksi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya dengan menerapkan pola yang telah dipelajari. Kursus ini dirancang untuk para developer, data scientist, dan engineer ML yang tertarik untuk men-deploy layanan inferensi AI dengan cepat di Cloud Run. Kursus ini berguna bagi mereka yang sudah mengenal solusi deployment aplikasi serverless berbasis cloud, tetapi mungkin belum berpengalaman menjalankan inferensi AI menggunakan produk serverless Google Cloud.
Kursus ini mencakup contoh-contoh yang men-deploy model untuk inferensi AI dengan GPU dan mengintegrasikan aplikasi AI generatif dengan layanan penyimpanan data.
Pelajari lebih lanjut
Tingkatkan pengalaman navigasi situs Anda menggunakan AI generatif untuk memberikan pengalaman penelusuran yang lebih baik bagi pengguna. Di kursus ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Vertex AI Search untuk memberikan pengalaman penelusuran generatif kepada pengguna situs Anda, sehingga mereka dapat menemukan konten yang ditawarkan oleh situs tersebut. Sebagai editor situs, Anda juga akan belajar cara menggunakan AI generatif untuk menerjemahkan dan meningkatkan kualitas konten dengan cepat dan efisien menggunakan saran.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Gemini, kolaborator yang didukung AI generatif dari Google Cloud, membantu Anda menggunakan produk dan layanan Google untuk mengembangkan, menguji, men-deploy, dan mengelola aplikasi. Dengan bantuan Gemini, Anda belajar cara mengembangkan dan membangun aplikasi web, memperbaiki error dalam aplikasi, mengembangkan pengujian, dan mengkueri data. Dengan menggunakan lab interaktif, Anda akan melihat bagaimana Gemini meningkatkan siklus proses pengembangan software (SDLC).
Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Mempelajari cara membuat panduan belajar yang dipersonalisasi menggunakan NotebookLM untuk menghadapi ujian sertifikasi Associate Cloud Engineer. Anda akan meninjau kembali fitur NotebookLM, membuat notebook di NotebookLM, dan mempelajari cara menggunakan panduan belajar untuk berlatih menghadapi ujian sertifikasi.
Pelajari lebih lanjut
Selesaikan badge keahlian Mengimplementasikan Sensitive Data Protection di Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menggunakan layanan Sensitive Data Protection (termasuk Cloud Data Loss Prevention API) untuk memeriksa, mengedit, dan melakukan de-identifikasi data sensitif di Google Cloud.
Pelajari lebih lanjut
Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.
Pelajari lebih lanjut
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 Managed Service for Apache Spark, dan memanggil beberapa ML API, termasuk Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, dan Video Intelligence API.
Pelajari lebih lanjut
Dapatkan Lencana Keahlian dengan menyelesaikan kursus Menerapkan Solusi Ucapan dan Bahasa dengan API Terlatih, di mana Anda belajar cara menggunakan alat API terkait ucapan untuk mensintesis dan mentranskripsi ucapan.
Pelajari lebih lanjut
Keeping your cloud resources secure and making your apps smarter are two essential skills for any cloud developer. In this voyage, you’ll start with the security fundamentals, learning how to configure service accounts, manage IAM permissions using gcloud, and set up custom roles. Once you've secured your environment, you'll work with Google Cloud's pre-trained AI tools—converting text to synthetic speech, translating languages on the fly, and transcribing audio files into text. Complete with two practical challenge labs to test your skills, you'll walk away knowing how to safely manage access to your cloud project while adding powerful language and speech features to your applications.
Pelajari lebih lanjut
Dapatkan badge keahlian Pengantar dengan menyelesaikan kursus Mengonfigurasi Akun Layanan dan Peran IAM untuk Google Cloud, tempat Anda mempelajari akun layanan, peran kustom, dan cara menetapkan izin menggunakan gcloud.
Pelajari lebih lanjut
Selesaikan badge keahlian pengantar Memantau dan Membuat Log dengan Google Cloud Observability untuk menunjukkan kemahiran dalam hal berikut: memantau virtual machine di Compute Engine, menggunakan Cloud Monitoring untuk pengawasan multi-project, memperluas kemampuan pemantauan dan logging ke Cloud Functions, membuat dan mengirimkan metrik aplikasi kustom, serta mengonfigurasi pemberitahuan Cloud Monitoring berdasarkan metrik kustom.
Pelajari lebih lanjut
Writing code is just the first step; you also need to know how to deploy it smoothly and keep it running at its best. In this adventure, you’ll get started with serverless setups by running code on Cloud Run Functions and connecting your services using Google Cloud Pub/Sub. From there, you'll work on the operations side—building out clean development environments, keeping tabs on multiple projects at once, and setting up smart alerts so you can spot and fix issues early. With a couple of challenge labs thrown into the mix, you’ll walk away with the skills needed to build, monitor, and scale apps on Google Cloud.
Pelajari lebih lanjut
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Aplikasi di Google Cloud, yang memungkinkan Anda mempelajari cara membangun dan menghubungkan infrastruktur cloud yang berpusat pada penyimpanan menggunakan kemampuan dasar teknologi berikut: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, dan Pub/Sub.
Pelajari lebih lanjut
Complete the intermediate Build Global and Regional Load Balancing Solutions skill badge course to demonstrate skills in the following: deploy and utilize an internal client VM within the same VPC network and test traffic distribution, backend infrastructure suitable for a global external application Load Balancer, and backend VM instances and load balancer components using startup scripts and network tags to host a web application service.
Pelajari lebih lanjut
Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
Pelajari lebih lanjut
Selesaikan badge keahlian pengantar Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan men-deploy virtual machine di Compute Engine serta mengonfigurasi load balancer aplikasi dan jaringan.
Pelajari lebih lanjut
