fabian landeros
Menjadi anggota sejak 2023
Diamond League
23020 poin
Menjadi anggota sejak 2023
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membuat Model ML dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengevaluasi model machine learning dengan BigQuery ML untuk membuat prediksi data.
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.
Kursus ini menjelaskan cara membuat model keterangan gambar menggunakan deep learning. Anda akan belajar tentang berbagai komponen model keterangan gambar, seperti encoder dan decoder, serta cara melatih dan mengevaluasi model. Pada akhir kursus ini, Anda akan dapat membuat model keterangan gambar Anda sendiri dan menggunakannya untuk menghasilkan teks bagi gambar.
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 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.
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 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.
Selesaikan badge keahlian pengantar Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan men-deploy virtual machine di Compute Engine serta mengonfigurasi load balancer aplikasi dan jaringan.
Selesaikan badge keahlian pengantar Mendapatkan Insight dari Data BigQuery untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: menulis kueri SQL, membuat kueri tabel publik, memuat sampel data ke dalam BigQuery, memecahkan masalah error sintaksis umum dengan validator kueri di BigQuery, dan membuat laporan di Looker Studio dengan menghubungkannya ke data BigQuery.
Selesaikan badge keahlian pengantar Menyiapkan Data untuk Dasbor dan Laporan Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: memfilter, mengurutkan, dan melakukan pivot pada data; menggabungkan hasil dari sejumlah Eksplorasi Looker; serta menggunakan fungsi dan operator untuk membangun dasbor dan laporan Looker untuk analisis dan visualisasi data.
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 Dataproc, dan memanggil beberapa ML API, termasuk Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, dan Video Intelligence API.
This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
Dalam kursus tingkat pemula ini, Anda akan mempelajari alur kerja Analisis Data di Google Cloud dan alat yang dapat Anda gunakan untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data, serta membagikan temuan Anda dengan para pemangku kepentingan. Dengan menggunakan studi kasus serta lab interaktif, materi, dan kuis/demo, kursus ini akan mendemonstrasikan cara menghasilkan data bersih hingga visualisasi dan dasbor yang menghasilkan dampak dari set data mentah. Entah Anda sudah bekerja dengan data dan ingin mempelajari cara sukses di Google Cloud, atau ingin mengembangkan karier Anda, kursus ini akan membantu Anda memulai. Hampir semua orang yang melakukan atau menggunakan analisis data dalam pekerjaan mereka dapat mengambil manfaat dari kursus ini.
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
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.
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.
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.
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 explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.
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.