Rajat Jain
Menjadi anggota sejak 2023
Bronze League
5179 poin
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Okt 22, 2026 EDT
Responsible AI untuk Developer: Keadilan & Bias
Earned Okt 22, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) dengan Vertex AI: Evaluasi Model
Earned Okt 22, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Okt 21, 2026 EDT
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit
Earned Sep 30, 2026 EDT
Menambahkan Kemampuan Agen dengan Alat
Earned Sep 28, 2026 EDT
Mengelola Memori dan Status Agen
Earned Sep 28, 2026 EDT
Mengoptimalkan Perilaku Agen
Earned Sep 28, 2026 EDT
Penjelajah AI Generatif - Agent Platform
Earned Jun 7, 2023 EDT
Pengantar Vertex AI Studio
Earned Jun 7, 2023 EDT
Membuat Model Pemberian Teks pada Gambar
Earned Jun 7, 2023 EDT
Model Transformer dan Model BERT
Earned Jun 7, 2023 EDT
Mekanisme Atensi
Earned Jun 6, 2023 EDT
Arsitektur Encoder-Decoder
Earned Jun 6, 2023 EDT
Pengantar Pembuatan Gambar
Earned Jun 6, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Bahasa Indonesia
Earned Jun 6, 2023 EDT
Pengantar Responsible AI
Earned Jun 6, 2023 EDT
Pengantar Model Bahasa Besar
Earned Jun 6, 2023 EDT
Pengantar AI Generatif
Earned Jun 6, 2023 EDT
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
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
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
Pelajari lebih lanjut
This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions.
As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.
Pelajari lebih lanjut
Anda telah membangun agen dengan konfigurasi lanjutan. Sekarang, berikan agen itu kemampuan dunia nyata. Lengkapi agen dengan alat yang memungkinkannya menelusuri web, mengeksekusi kode, membuat kueri database, dan menjalankan tindakan kustom.
Pelajari lebih lanjut
Anda telah membangun agen LLM dasar yang merespons kueri. Sekarang, mari kita jadikan agen itu stateful. Gunakan status sesi untuk membangun agen yang mempertahankan konteks, mengingat preferensi pengguna, dan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi.
Pelajari lebih lanjut
Anda telah membangun agen pertama Anda. Sekarang saatnya mengembangkannya lebih lanjut. Dalam kursus ini, Anda akan meningkatkan keterampilan dengan mempelajari cara mengubah agen AI dasar menjadi asisten yang canggih dan presisi. Hal ini dilakukan dengan menerapkan petunjuk tingkat lanjut, pemilihan model, kemampuan perencanaan, dan pola output terstruktur.
Gabung dengan forum komunitas untuk bertanya dan berdiskusi
Pelajari lebih lanjut
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
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
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 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
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
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.
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
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
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
