Israel Ilori
Menjadi anggota sejak 2024
Diamond League
30225 poin
Menjadi anggota sejak 2024
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Mengimplementasikan Alur Kerja Olahpesan dan Otomatisasi Berbasis Peristiwa, tempat Anda mempelajari cara menggunakan Pub/Sub melalui Konsol Cloud, cara tugas Cloud Scheduler dapat menghemat tenaga Anda, dan cara Pub/Sub Lite dapat menghemat uang Anda dalam proses transfer peristiwa bervolume tinggi.
Selesaikan badge keahlian Membangun Infrastruktur dengan Terraform di Google Cloud tingkat menengah untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: Prinsip Infrastruktur sebagai Kode (IaC) menggunakan Terraform, penyediaan dan pengelolaan resource Google Cloud dengan konfigurasi Terraform, pengelolaan status yang efektif (lokal dan jarak jauh), serta modularisasi kode Terraform agar dapat digunakan kembali dan diatur.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Membangun Infrastruktur Google Cloud untuk Profesional Azure, yang akan membahas cara mengonfigurasi izin IAM, mengorkestrasi workload menggunakan Kubernetes, menghosting aplikasi web menggunakan Compute Engine, dan mengonfigurasi load balancing. 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 kursus Badge Keahlian ini, dan challenge lab penilaian akhir, untuk menerima badge digital yang dapat Anda bagikan ke jaringan Anda.
Dapatkan badge keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Mengimplementasikan Pipeline CI/CD di Google Cloud. tempat Anda mempelajari cara menggunakan Artifact Registry, Cloud Build, dan Cloud Deploy. Anda berinteraksi dengan konsol Google Cloud, Google Cloud CLI, Cloud Run, dan GKE. Kursus ini mengajarkan cara membangun pipeline continuous integration pipeline, menyimpan dan mengamankan artefak, memindai kerentanan, membuktikan validitas rilis yang disetujui. Selain itu, Anda akan mendapatkan pengalaman langsung dalam men-deploy aplikasi ke GKE dan Cloud Run.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Mengembangkan Jaringan Google Cloud Anda yang berisi pelajaran tentang berbagai cara untuk men-deploy dan memantau aplikasi, termasuk cara: menjelajahi peran IAM dan menambahkan/menghapus akses project, membuat jaringan VPC, men-deploy dan memantau VM Compute Engine, menulis kueri SQL, men-deploy dan memantau VM di Compute Engine, serta men-deploy aplikasi menggunakan Kubernetes dengan beberapa pendekatan deployment.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Membangun Infrastruktur Google Cloud untuk Profesional AWS, yang akan membahas cara mengonfigurasi izin IAM, mengorkestrasi workload menggunakan Kubernetes, meng-hosting aplikasi web menggunakan Compute Engine, dan mengonfigurasi load balancing.
Selesaikan kursus badge keahlian pengantar Memigrasikan Data MySQL ke Cloud SQL Menggunakan Database Migration Service untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memigrasikan data MySQL ke Cloud SQL menggunakan berbagai jenis tugas dan opsi konektivitas yang tersedia dalam Database Migration Service dan memigrasikan data pengguna MySQL saat menjalankan tugas Database Migration Service.
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.
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.
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.
In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
Dalam kursus ini Anda akan diperkenalkan dengan mekanisme atensi, yakni teknik efektif yang membuat jaringan neural berfokus pada bagian tertentu urutan input. Anda akan mempelajari cara kerja atensi, cara penggunaannya untuk meningkatkan performa berbagai tugas machine learning, termasuk terjemahan mesin, peringkasan teks, dan menjawab pertanyaan.
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.
Kursus ini memperkenalkan model difusi, yaitu kelompok model machine learning yang belakangan ini menunjukkan potensinya dalam ranah pembuatan gambar. Model difusi mengambil inspirasi dari fisika, khususnya termodinamika. Dalam beberapa tahun terakhir, model difusi menjadi populer baik di dunia industri maupun penelitian. Model difusi mendasari banyak alat dan model pembuatan gambar yang canggih di Google Cloud. Kursus ini memperkenalkan Anda pada teori yang melandasi model difusi dan cara melatih serta men-deploy-nya di Vertex AI.
Kursus ini memperkenalkan Vertex AI Studio, sebuah alat untuk berinteraksi dengan model AI generatif, membuat prototipe ide bisnis, dan meluncurkannya ke dalam produksi. Melalui kasus penggunaan yang imersif, pelajaran menarik, dan lab interaktif, Anda akan menjelajahi siklus proses dari perintah ke produk dan mempelajari cara memanfaatkan Vertex AI Studio untuk aplikasi multimodal Gemini, desain perintah, rekayasa perintah, dan tuning model. Tujuan kursus ini adalah agar Anda dapat memanfaatkan potensi AI generatif dalam project Anda dengan Vertex AI Studio.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, dan Introduction to Responsible AI. Dengan berhasil menyelesaikan kuis akhir, Anda membuktikan pemahaman Anda tentang konsep dasar AI generatif. Badge keahlian adalah badge digital yang diberikan oleh Google Cloud sebagai pengakuan atas pengetahuan Anda tentang produk dan layanan Google Cloud. Pamerkan badge keahlian Anda dengan menampilkan profil Anda kepada publik dan menambahkannya ke profil media sosial Anda.
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.
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 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.
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.