Hyego Maia
Menjadi anggota sejak 2026
Diamond League
6043 poin
Menjadi anggota sejak 2026
Kursus ini mengajarkan cara men-deploy agen ADK ke Vertex AI Agent Engine dan Cloud Run, dengan memori lintas sesi opsional melalui Memory Bank.
Learn to orchestrate complex multi-agent workflows. This lesson teaches you to choose the right workflow patterns, manage state across agents, understand when custom logic is needed, and introduces distributed agent systems with A2A Protocol.
Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.
Buat aplikasi Gemini Enterprise pertama Anda! Hubungkan beragam sumber data ke aplikasi Anda untuk membangun mesin telusur dan mesin analisis terpadu yang andal. Kuasai kemampuan tingkat lanjut seperti agen Deep Research, pencarian ide multi-agen, dan NotebookLM untuk analisis terfokus.
Mempelajari cara agen AI mendorong dampak bisnis. Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara Gemini Enterprise mengefektifkan Anda dalam membangun dan mengorkestrasi agen yang tepat, mulai dari solusi tanpa coding hingga solusi dengan coding tingkat tinggi.
Agen AI merepresentasikan peralihan besar melampaui model bahasa besar (LLM) tradisional: alih-alih hanya menghasilkan solusi berbasis teks, agen AI juga dapat bertindak secara otonom untuk mengeksekusinya. Kursus ini memperkenalkan dasar-dasar Agen AI, apa perbedaannya dengan API LLM, dan di mana agem ini memberikan nilai tambah di dunia nyata. Berdasarkan laporan resmi agen Google, kursus ini memberikan landasan teoritis yang dibutuhkan sebelum menulis baris kode agen pertama Anda—cocok untuk developer, arsitek, dan pengambil keputusan teknis yang ingin memahami sistem AI melalui lensa perilaku otonom dan berorientasi pada sasaran (bukan hanya pembuatan teks). Bergabunglah dengan forum komunitas untuk bertanya dan berdiskusi.
Mendapatkan gambaran konseptual tentang Agen AI. Anda akan mempelajari arsitektur teknis, yakni model, alat, dan orkestrasi, yang memungkinkan agen untuk belajar, merencanakan, dan mencapai sasaran atas nama 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 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.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Membangun Jaringan Google Cloud yang Aman yang membahas resource yang terkait dengan beberapa jaringan untuk membangun, menskalakan, dan mengamankan aplikasi Anda di Google Cloud.
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.
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.
Kursus Fondasi Google Cloud Computing ditujukan bagi individu yang memiliki sedikit atau tanpa latar belakang atau pengalaman dalam cloud computing. Kursus ini memberikan ringkasan tentang berbagai konsep penting dalam dasar-dasar cloud, big data, dan machine learning, serta peran dan cara penggunaan Google Cloud. Di akhir rangkaian kursus, peserta kursus akan mampu menjelaskan konsep-konsep ini dan menunjukkan beberapa keterampilan praktis. Berbagai kursus ini harus diselesaikan dalam urutan berikut: Fondasi Google Cloud Computing: Dasar-Dasar Cloud Computing Fondasi Google Cloud Computing: Infrastruktur di Google Cloud Fondasi Google Cloud Computing: Networking dan Keamanan di Google Cloud Fondasi Google Cloud Computing: Data, ML, dan AI di Google Cloud Kursus terakhir dalam rangkaian ini mengulas layanan big data terkelola, machine learning dan nilainya, serta cara untuk menunjukkan keahlian Anda di Google Cloud dengan mendapatkan Badge Keahlian.
Kursus Fondasi Google Cloud Computing ditujukan bagi individu yang memiliki sedikit atau tidak memiliki latar belakang atau pengalaman dalam cloud computing. Kursus ini memberikan gambaran umum tentang berbagai konsep penting dalam dasar-dasar cloud computing, big data, dan machine learning, serta di mana dan bagaimana Google Cloud berperan di dalamnya. Pada akhir rangkaian kursus, peserta kursus akan mampu mengartikulasikan konsep ini dan menunjukkan beberapa keterampilan praktis. Berbagai kursus ini harus diselesaikan dalam urutan berikut: 1. Fondasi Google Cloud Computing: Dasar-Dasar Cloud Computing 2. Fondasi Google Cloud Computing: Infrastruktur di Google Cloud 3. Fondasi Google Cloud Computing: Networking dan Keamanan di Google Cloud 4. Fondasi Google Cloud Computing: Data, ML, dan AI di Google Cloud Kursus ketiga ini membahas alat otomatisasi dan pengelolaan cloud serta membangun jaringan yang aman.
Kursus Fondasi Google Cloud Computing ditujukan bagi individu yang memiliki sedikit atau tanpa latar belakang atau pengalaman dalam cloud computing. Kursus ini memberikan ringkasan tentang berbagai konsep penting dalam dasar-dasar cloud, big data, dan machine learning, serta peran dan cara penggunaan Google Cloud. Di akhir rangkaian kursus, peserta kursus akan mampu menjelaskan konsep-konsep ini dan menunjukkan beberapa keterampilan praktis. Berbagai kursus ini harus diselesaikan dalam urutan berikut: 1. Fondasi Google Cloud Computing: Dasar-Dasar Cloud Computing 2. Fondasi Google Cloud Computing: Infrastruktur di Google Cloud 3. Fondasi Google Cloud Computing: Jaringan dan Keamanan di Google Cloud 4. Fondasi Google Cloud Computing: Data, ML, dan AI di Google Cloud
Kursus Fondasi Google Cloud Computing ditujukan bagi individu yang memiliki sedikit atau tidak memiliki latar belakang atau pengalaman dalam cloud computing. Kursus ini memberikan gambaran umum tentang berbagai konsep penting dalam dasar-dasar cloud computing, big data, dan machine learning, serta di mana dan bagaimana Google Cloud berperan di dalamnya. Pada akhir rangkaian kursus, peserta kursus akan mampu mengartikulasikan konsep ini dan menunjukkan beberapa keterampilan praktis. Berbagai kursus ini harus diselesaikan dalam urutan berikut: 1. Fondasi Google Cloud Computing: Dasar-Dasar Cloud Computing 2. Fondasi Google Cloud Computing: Infrastruktur di Google Cloud 3. Fondasi Google Cloud Computing: Networking dan Keamanan di Google Cloud 4. Fondasi Google Cloud Computing: Data, ML, dan AI di Google Cloud Kursus pertama ini memberikan gambaran umum tentang cloud computing, cara menggunakan Google Cloud, dan berbagai opsi komputasi.
Kursus ini menjelaskan cara membuat model keterangan gambar menggunakan deep learning. Anda akan belajar tentang berbagai komponen model keterangan gambar, seperti encoder dan decoder, serta cara melatih dan mengevaluasi model. Pada akhir kursus ini, Anda akan dapat membuat model keterangan gambar Anda sendiri dan menggunakannya untuk menghasilkan teks bagi gambar.
Kursus ini memperkenalkan Anda pada arsitektur Transformer dan model Representasi Encoder Dua Arah dari Transformer (Bidirectional Encoder Representations from Transformers atau BERT). Anda akan belajar tentang komponen utama arsitektur Transformer, seperti mekanisme self-attention, dan cara penggunaannya untuk membangun model BERT. Anda juga akan belajar tentang berbagai tugas yang dapat memanfaatkan BERT, seperti klasifikasi teks, menjawab pertanyaan, dan inferensi natural language. Kursus ini diperkirakan memakan waktu sekitar 45 menit untuk menyelesaikannya.
Kursus ini memberi Anda sinopsis tentang arsitektur encoder-decoder, yang merupakan arsitektur machine learning yang canggih dan umum untuk tugas urutan-ke-urutan seperti terjemahan mesin, ringkasan teks, dan tanya jawab. Anda akan belajar tentang komponen utama arsitektur encoder-decoder serta cara melatih dan menyalurkan model ini. Dalam panduan lab yang sesuai, Anda akan membuat kode pada penerapan simpel arsitektur encoder-decoder di TensorFlow untuk pembuatan puisi dari awal.
This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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.
Dalam kursus ini Anda akan diperkenalkan dengan mekanisme atensi, yakni teknik efektif yang membuat jaringan neural berfokus pada bagian tertentu urutan input. Anda akan mempelajari cara kerja atensi, cara penggunaannya untuk meningkatkan performa berbagai tugas machine learning, termasuk terjemahan mesin, peringkasan teks, dan menjawab pertanyaan.
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.
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.