Abdelilah Haji
Menjadi anggota sejak 2020
Gold League
8160 poin
Pengantar Responsible AI
Earned Jun 9, 2024 EDT
Pengantar Model Bahasa Besar
Earned Jun 7, 2024 EDT
Arsitektur Encoder-Decoder
Earned Jun 6, 2024 EDT
Mekanisme Atensi
Earned Mei 29, 2024 EDT
Pengantar Pembuatan Gambar
Earned Mei 29, 2024 EDT
Rekayasa Data untuk Pembuatan Model Prediktif dengan BigQuery ML
Earned Agu 17, 2023 EDT
Membangun Data Warehouse dengan BigQuery
Earned Agu 16, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Agu 2, 2023 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned Jul 25, 2023 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Jul 4, 2023 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Jun 13, 2023 EDT
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
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
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
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
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membangun Data Warehouse dengan BigQuery untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: menggabungkan data untuk membuat tabel baru, memecahkan masalah penggabungan, menambahkan data dengan union, membuat tabel berpartisi tanggal, serta menggunakan JSON, array, dan struct di BigQuery.
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 course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.
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
