Jitendra Sharma
Menjadi anggota sejak 2024
Gold League
18020 poin
Membangun Sistem Multi-Agen (MAS) Kolaboratif dengan ADK & MCP
Earned Agu 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: Membuat Perintah seperti Profesional dengan Google Workspace
Earned Apr 28, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your AI Chart Detective
Earned Apr 28, 2026 EDT
Membangun dan Men-deploy Agen dalam Produksi
Earned Apr 24, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model
Earned Apr 4, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model
Earned Apr 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Agen Masukan Pribadi Anda
Earned Apr 4, 2026 EDT
[DEPRECATED] Architecting an AI Inference Stack
Earned Mar 29, 2026 EDT
Pengantar Responsible AI
Earned Mar 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Mengelola Kotak Masuk Anda dengan AI
Earned Nov 23, 2025 EST
Model Armor: Mengamankan Deployment AI
Earned Nov 23, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned Nov 23, 2025 EST
Mendeploy dan Menskalakan Model AI dengan Cloud Run
Earned Nov 19, 2025 EST
Pengantar Keamanan di Dunia AI
Earned Nov 19, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini untuk Data Scientist dan Analis
Earned Nov 18, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned Nov 17, 2025 EST
Responsible AI untuk Developer: Privasi & Keamanan
Earned Nov 10, 2025 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned Nov 10, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned Nov 10, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned Nov 9, 2025 EST
Responsible AI untuk Developer: Keadilan & Bias
Earned Okt 18, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) dengan Vertex AI: Evaluasi Model
Earned Okt 5, 2025 EDT
Gemini di Google Vids
Earned Okt 5, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) untuk AI Generatif
Earned Sep 5, 2025 EDT
AI Generatif: Lebih dari sekadar Chatbot
Earned Jul 30, 2025 EDT
Pengantar Model Bahasa Besar
Earned Apr 12, 2024 EDT
Responsible AI: Menerapkan Prinsip AI dengan Google Cloud
Earned Apr 12, 2024 EDT
Pelajari cara mendesain, mengoordinasikan, dan men-deploy sistem multi-agen (MAS) menggunakan Agent Development Kit (ADK) Google dan Model Context Protocol (MCP). Dengan menggunakan contoh concierge perjalanan, Anda akan mempelajari cara mengorkestrasi jaringan agen khusus dengan batasan kustom. Di akhir kursus, Anda akan memahami pola desain dan strategi deployment yang diperlukan untuk alur kerja AI yang tangguh dan skalabel.
Pelajari lebih lanjut
Video ini membahas dasar-dasar rekayasa perintah untuk komunikasi AI yang efektif. Pelajari framework sederhana (Persona, Task, Context, Format) untuk membuat perintah yang jelas, sehingga mendapatkan hasil yang lebih baik dan cepat dari Gemini di Google Workspace. Pelajari cara menggunakan bahasa alami, bersikap spesifik, dan melakukan iterasi untuk mendapatkan bantuan AI yang optimal.
Pelajari lebih lanjut
In this video, you'll learn to use Gemini as your personal data analyst. Master the art of turning screenshot "spaghetti" charts into clear strategic insights by asking plain-English questions about the patterns you see.
Pelajari lebih lanjut
Pelajari arsitektur dan deployment sistem multi-agen menggunakan Agent Development Kit (ADK) Google serta infrastruktur Google Cloud yang andal. Anda akan mempelajari cara mendesain pohon hierarki agen dan agen alur kerja deterministik, sekaligus mengidentifikasi lingkungan hosting yang ideal—mulai dari Cloud Run serverless hingga GKE berperforma tinggi—untuk memastikan agen AI Anda aman, skalabel, dan siap produksi.
Pelajari lebih lanjut
Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.
Pelajari lebih lanjut
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.
Pelajari lebih lanjut
Video ini membahas cara membuat agen "Work with Me" yang dipersonalisasi menggunakan Gem Gemini, yang dapat membantu menyederhanakan masukan dasar dan menjadikan rapat Anda lebih strategis dan efisien.
Pelajari lebih lanjut
This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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
Video ini membahas cara menggunakan Gemini di Gmail untuk meringkas email, menemukan informasi, dan membuat draf balasan, sehingga membantu Anda mengelola kotak masuk dengan lebih efisien.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini meninjau fitur keamanan penting Model Armor dan membekali Anda untuk bekerja menggunakan layanan ini. Anda akan mempelajari risiko keamanan yang terkait dengan LLM dan cara Model Armor melindungi aplikasi AI Anda.
Pelajari lebih lanjut
This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
Pelajari lebih lanjut
Inferensi AI adalah proses menggunakan model machine learning yang telah dilatih untuk membuat prediksi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya dengan menerapkan pola yang telah dipelajari. Kursus ini dirancang untuk para developer, data scientist, dan engineer ML yang tertarik untuk men-deploy layanan inferensi AI dengan cepat di Cloud Run. Kursus ini berguna bagi mereka yang sudah mengenal solusi deployment aplikasi serverless berbasis cloud, tetapi mungkin belum berpengalaman menjalankan inferensi AI menggunakan produk serverless Google Cloud.
Kursus ini mencakup contoh-contoh yang men-deploy model untuk inferensi AI dengan GPU dan mengintegrasikan aplikasi AI generatif dengan layanan penyimpanan data.
Pelajari lebih lanjut
Kecerdasan Buatan (AI) menawarkan peluang melakukan perubahan transformatif, tetapi juga memunculkan tantangan keamanan baru. Kursus ini membekali para pemimpin keamanan dan perlindungan data dengan strategi untuk mengelola AI secara aman dalam organisasi mereka. Mempelajari framework untuk secara proaktif mengidentifikasi dan memitigasi risiko khusus AI, melindungi data sensitif, memastikan kepatuhan, dan membangun infrastruktur AI yang tangguh. Memilih kasus penggunaan dari empat industri berbeda untuk mengeksplorasi penerapan strategi ini dalam skenario dunia nyata.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini memperkenalkan topik penting tentang privasi dan keamanan AI. Kursus ini mengeksplorasi metode dan alat praktis untuk menerapkan rekomendasi praktik privasi dan keamanan AI melalui penggunaan produk dan alat open source Google Cloud.
Pelajari lebih lanjut
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
Pelajari lebih lanjut
In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
Pelajari lebih lanjut
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini membekali para praktisi machine learning dengan alat, teknik, dan praktik terbaik penting untuk mengevaluasi model AI generatif dan prediktif. Evaluasi model adalah disiplin ilmu yang sangat penting untuk memastikan sistem ML memberikan hasil yang andal, akurat, dan berperforma tinggi dalam produksi.
Peserta akan mendapatkan pemahaman yang mendalam mengenai berbagai metrik evaluasi, metodologi, dan penerapannya yang sesuai di berbagai jenis model dan tugas. Kursus ini akan berfokus pada tantangan unik yang dibuat oleh model AI generatif dan memberikan strategi untuk mengatasinya secara efektif. Dengan memanfaatkan platform Vertex AI di Google Cloud, para peserta akan belajar cara mengimplementasikan proses evaluasi yang kuat untuk melakukan pemilihan, pengoptimalan, dan pemantauan berkelanjutan pada model.
Pelajari lebih lanjut
Kursus ini memperkenalkan Google Vids, alat kreasi berteknologi AI di Google Workspace yang membantu Anda mengubah dokumen mentah menjadi video yang menarik dan profesional tanpa perlu pengalaman mengedit sebelumnya. Anda akan mempelajari cara membuat draf dengan cepat menggunakan template dan alat otomatis, serta cara menyesuaikan konten dengan pengeditan berbasis transkrip, peningkatan visual dinamis, dan musik kustom. Terakhir, Anda akan mempelajari cara mengintegrasikan avatar dan voiceover AI untuk menarasikan presentasi Anda dengan lancar di berbagai kasus penggunaan bisnis.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Gen AI: Lebih dari Sekadar Chatbot adalah kursus pertama dari jalur pembelajaran Pemimpin AI Generatif dan tidak memiliki prasyarat. Kursus ini bertujuan untuk melampaui pemahaman dasar tentang chatbot guna mengeksplorasi potensi sebenarnya dari AI generatif untuk organisasi Anda. Anda akan mempelajari konsep seperti model dasar dan rekayasa perintah, yang penting untuk memanfaatkan kekuatan AI generatif. Kursus ini juga menjelaskan beberapa pertimbangan penting yang harus dipikirkan saat mengembangkan strategi AI generatif yang sukses untuk organisasi Anda.
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
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.
Pelajari lebih lanjut
