CHEAH CHIN HONG Carrick
Menjadi anggota sejak 2023
Silver League
29060 poin
Menjadi anggota sejak 2023
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
Kursus ini memperkenalkan konsep penafsiran dan transparansi AI. Kursus ini membahas pentingnya transparansi AI bagi developer dan engineer. Kursus ini juga mengeksplorasi metode dan alat praktis untuk membantu mencapai penafsiran dan transparansi, baik dalam model data maupun AI.
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.
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.
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
This course teaches contact center agents about the core agent features and functionality in Contact Center as a Service (CCaaS). CCaaS is a unified contact center platform that accelerates an organization's ability to leverage and deploy contact centers without relying on multiple technology providers. This course is most appropriate for those who handle consumer interactions via chat and call.
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.
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.
Selesaikan badge keahlian pengantar Desain Perintah dalam Vertex AI untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: rekayasa perintah, analisis gambar, dan teknik generatif multimodal, dalam Vertex AI. Pelajari cara membuat perintah yang efektif, memandu output AI generatif, dan menerapkan model Gemini dalam skenario pemasaran di dunia nyata.
Seiring semakin meningkatnya penggunaan Kecerdasan Buatan dan Machine Learning di kalangan perusahaan, proses membangunnya secara bertanggung jawab juga menjadi semakin penting. Membicarakan responsible AI mungkin lebih mudah bagi banyak orang daripada mempraktikkannya. Jika Anda tertarik untuk mempelajari cara mengoperasionalkan responsible AI dalam organisasi Anda, kursus ini cocok untuk Anda. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Google Cloud mengoperasionalkan responsible AI, dengan praktik terbaik dan pelajaran yang dapat dipetik. Hal ini berguna sebagai framework bagi Anda untuk membangun pendekatan responsible AI.
Kursus Penjelajah AI Generatif - Vertex AI adalah sekumpulan lab yang membahas cara menggunakan AI Generatif di Google Cloud. Melalui lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model dalam rangkaian Vertex AI PaLM API, termasuk text-bison, chat-bison, dan textembedding-gecko. Anda juga akan mempelajari desain perintah, praktik terbaik, serta cara menggunakannya untuk pencarian ide, klasifikasi teks, ekstraksi teks, peringkasan teks, dan banyak lagi. Anda juga akan mempelajari cara menyesuaikan model dasar dengan melatihnya melalui pelatihan kustom Vertex AI dan men-deploy-nya ke endpoint Vertex AI.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Gemini, kolaborator yang didukung AI generatif dari Google Cloud, membantu menganalisis data pelanggan dan memprediksi penjualan produk. Anda juga akan mempelajari cara mengidentifikasi, mengategorikan, dan mengembangkan pelanggan baru menggunakan data pelanggan di BigQuery. Dengan menggunakan lab interaktif, Anda akan melihat bagaimana Gemini meningkatkan analisis data dan alur kerja machine learning. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
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.
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.
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang bertujuan untuk mendefinisikan AI Generatif, cara penggunaannya, dan perbedaannya dari metode machine learning konvensional. Kursus ini juga mencakup Alat-alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
Kursus ini memperkenalkan kemampuan AI dan machine learning (ML) Google Cloud, dengan fokus pada pengembangan project AI generatif dan prediktif. Kursus ini akan membahas berbagai teknologi, produk, dan alat yang tersedia di seluruh siklus proses data ke AI, yang memberdayakan data scientist, developer AI, dan engineer ML untuk meningkatkan keahlian mereka melalui latihan interaktif.
This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.