Gabung Login

Radu Mihai

Menjadi anggota sejak 2023

Penjelajah AI Generatif - Agent Platform Earned Jul 5, 2025 EDT
Pengantar AI Generatif Earned Jun 30, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Jun 30, 2025 EDT
Production Machine Learning Systems Earned Jun 29, 2025 EDT
Membangun dan Men-Deploy Solusi Machine Learning di Vertex AI Earned Mei 19, 2025 EDT
Rekayasa Data untuk Pembuatan Model Prediktif dengan BigQuery ML Earned Mei 4, 2025 EDT
Mengklasifikasikan gambar dengan TensorFlow di Google Cloud Earned Apr 19, 2025 EDT
BigQuery untuk Machine Learning Earned Apr 9, 2025 EDT
Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud Earned Apr 3, 2025 EDT
Pengantar AI dan Machine Learning di Google Cloud Earned Mar 31, 2025 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Jan 2, 2024 EST
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Des 26, 2023 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Nov 6, 2023 EST
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Okt 2, 2023 EDT

Kursus Penjelajah AI Generatif - Agent Platform adalah sekumpulan lab yang membahas cara menggunakan AI Generatif di Google Cloud. Melalui lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model Gemini di Agent Platform. Anda juga akan mempelajari apa itu desain perintah, praktik terbaik desain perintah, serta cara menggunakan desain perintah untuk pencarian ide, klasifikasi teks, ekstraksi teks, peringkasan teks, dan lainnya. Anda juga akan mempelajari cara menyesuaikan model dasar dengan melatihnya melalui pelatihan kustom di Agent Platform dan men-deploy-nya ke endpoint di Agent Platform.

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

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

This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

Pelajari lebih lanjut

Dapatkan badge keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus Membangun dan Men-Deploy Solusi Machine Learning di Vertex AI, tempat Anda akan belajar cara menggunakan platform Vertex AI Google Cloud, AutoML, dan layanan pelatihan kustom untuk melatih, mengevaluasi, menyesuaikan, menjelaskan, serta men-deploy model machine learning. Kursus badge keahlian ini diperuntukkan bagi Data Scientist dan Engineer Machine Learning profesional. Badge keahlian adalah badge digital eksklusif yang diberikan oleh Google Cloud sebagai pengakuan atas kemahiran Anda dalam menggunakan produk dan layanan Google Cloud serta menguji kemampuan Anda dalam menerapkan pengetahuan di lingkungan praktis yang interaktif. Selesaikan Badge keahlian ini, dan challenge lab penilaian akhir, untuk menerima badge digital yang dapat Anda bagikan ke jaringan Anda.

Pelajari lebih lanjut

Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Rekayasa Data untuk Pembuatan Model Prediktif dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: membangun pipeline transformasi data ke BigQuery dengan Dataprep by Trifacta; menggunakan Cloud Storage, Dataflow, dan BigQuery untuk membangun alur kerja ekstrak, transformasi, dan pemuatan (ETL); serta membangun model machine learning menggunakan BigQuery ML.

Pelajari lebih lanjut

Dapatkan Badge Keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Mengklasifikasikan Gambar dengan TensorFlow di Google Cloud, tempat Anda mempelajari cara menggunakan TensorFlow dan Vertex AI untuk membuat dan melatih model machine learning. Anda akan banyak berinteraksi dengan notebook yang dikelola pengguna di Vertex AI Workbench.

Pelajari lebih lanjut

Ingin membangun model ML dalam hitungan menit, bukan jam, hanya dengan menggunakan SQL? BigQuery ML memperluas akses machine learning dengan memungkinkan analis data membuat, melatih, mengevaluasi, dan memprediksi sesuatu dengan model machine learning menggunakan alat serta keterampilan SQL yang ada. Dalam rangkaian lab ini, Anda akan bereksperimen dengan beragam jenis model dan mempelajari ciri-ciri model yang baik.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

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.

Pelajari lebih lanjut

Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

Pelajari lebih lanjut

In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.

Pelajari lebih lanjut

While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

Pelajari lebih lanjut

This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.

Pelajari lebih lanjut