Chitra Devi A
Menjadi anggota sejak 2022
Silver League
4860 poin
Gemini di Google Meet
Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini di Google Spreadsheet
Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini di Google Slide
Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini di Google Dokumen
Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini di Gmail
Earned Jan 20, 2024 EST
Google Workspace dengan Gemini: Dasar Alur Kerja AI Anda
Earned Jan 20, 2024 EST
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned Sep 19, 2023 EDT
Pengantar Responsible AI
Earned Jun 22, 2023 EDT
Pengantar Model Bahasa Besar
Earned Jun 22, 2023 EDT
Arsitektur Encoder-Decoder
Earned Jun 22, 2023 EDT
Pengantar AI Generatif
Earned Jun 22, 2023 EDT
Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine
Earned Mei 18, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning
Earned Apr 27, 2023 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Apr 23, 2023 EDT
Kursus ini membahas cara menggunakan Gemini di Google Meet untuk meningkatkan kolaborasi video. Pelajari cara mengotomatiskan pembuatan catatan, memanfaatkan terjemahan teks dan ucapan secara real-time, mengejar diskusi yang terlewat secara pribadi, dan mengoptimalkan kualitas audio dan video Anda secara instan.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini membahas cara menggunakan Gemini di Google Spreadsheet untuk mengotomatiskan pengaturan data dan mengolah angka yang kompleks. Pelajari cara menyusun tabel dari teks mentah, mengisi data secara otomatis menggunakan bahasa alami, membuat formula spreadsheet native on demand, dan mengekstrak insight atau visualisasi tingkat tinggi dengan cepat tanpa memerlukan keahlian spreadsheet lanjutan.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini membahas cara menggunakan Gemini di Google Slide untuk mengubah konsep menjadi presentasi yang memukau secara visual. Pelajari cara membuat presentasi terstruktur cukup dari satu perintah atau dokumen sumber, menyempurnakan tata letak slide dengan peningkatan desain otomatis, menciptakan grafik vektor dan foto kustom, serta menyusun teks slide secara dinamis lengkap dengan catatan pembicara yang presisi.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini membahas cara menggunakan Gemini di Google Dokumen untuk menyederhanakan penulisan dan pembuatan konten Anda. Pelajari cara menyusun draf dokumen dari awal, menyempurnakan gaya dan kejelasan tulisan dengan alat bantu interaktif, meringkas file yang kompleks, dan mengubah teks panjang menjadi aset terstruktur untuk aplikasi Google Workspace lainnya dengan lancar.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini membahas cara menggunakan Gemini di Gmail untuk mengoptimalkan pengelolaan email Anda. Pelajari cara meringkas rangkaian pesan yang panjang, mengambil informasi menggunakan bahasa alami, membuat draf respons profesional, dan mengatur strategi komunikasi langsung di kotak masuk Anda.
Pelajari lebih lanjut
Gemini untuk Google Workspace menyediakan fitur AI generatif untuk pelanggan di Google Workspace. Dalam jalur pembelajaran ini, Anda akan mempelajari berbagai fitur penting di Gemini dan cara penggunaannya untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi di Google Workspace.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang bertujuan untuk mendefinisikan AI Generatif, cara penggunaannya, dan perbedaannya dari metode machine learning konvensional. Kursus ini juga membahas beberapa Alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
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
This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models.
The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
