Menjadi anggota sejak 2026
Berinovasi dengan Kecerdasan Buatan Google Cloud
Earned Jan 7, 2026 EST
Infrastruktur AI: TPU Cloud
Earned Jan 7, 2026 EST
Pengantar Model Bahasa Besar
Earned Jan 7, 2026 EST
Arsitektur Encoder-Decoder
Earned Jan 7, 2026 EST
Model Transformer dan Model BERT
Earned Jan 7, 2026 EST
Kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) mewakili evolusi penting dalam teknologi informasi yang dengan cepat mentransformasi berbagai industri. Berinovasi dengan Kecerdasan Buatan Google Cloud membahas cara organisasi menggunakan AI dan ML untuk mentransformasi proses bisnis mereka. Sebagai bagian dari alur pembelajaran Cloud Digital Leader, kursus ini bertujuan membantu individu berkembang dalam peran mereka dan membangun masa depan bisnis mereka.
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.
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.
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.
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.