Menjadi anggota sejak 2026
Machine Learning Operations (MLOps) dengan Vertex AI: Evaluasi Model
Earned Nov 3, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) untuk AI Generatif
Earned Nov 3, 2026 EST
Infrastruktur AI: TPU Cloud
Earned Nov 2, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned Sep 22, 2026 EDT
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.
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.
Selamat datang di kursus TPU Cloud. Kita akan mempelajari kelebihan dan kekurangan TPU dalam berbagai skenario dan membandingkan beragam akselerator TPU untuk membantu Anda memilih akselerator yang tepat. Anda akan mempelajari bermacam strategi untuk memaksimalkan performa dan efisiensi model AI serta memahami pentingnya interoperabilitas GPU/TPU untuk alur kerja machine learning yang fleksibel. Melalui konten yang menarik dan demo praktis, kami akan memandu Anda langkah demi langkah dalam memanfaatkan TPU secara efektif.
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.