Gabung Login

Vasishth Gupta

Menjadi anggota sejak 2026

Silver League

8416 poin
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned Jan 28, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Jan 28, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned Jan 28, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned Jan 28, 2026 EST
Infrastruktur AI: Teknik Jejaring Earned Jan 27, 2026 EST
Infrastruktur AI: Opsi Penyimpanan Earned Jan 27, 2026 EST
Infrastruktur AI: Jenis Deployment Earned Jan 27, 2026 EST
Infrastruktur AI: TPU Cloud Earned Jan 27, 2026 EST
Infrastruktur AI: GPU Cloud Earned Jan 27, 2026 EST
Infrastruktur AI: Pengantar AI Hypercomputer Earned Jan 27, 2026 EST

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 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

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

Selamat datang di kursus "Infrastruktur AI: Teknik Jejaring". Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara memanfaatkan infrastruktur Google Cloud berbandwidth tinggi dan berlatensi rendah untuk mengoptimalkan transfer data serta komunikasi antara seluruh komponen sistem AI Anda. Di akhir kursus, Anda akan memahami peran penting jejaring di seluruh pipeline AI, mulai dari penyerapan data dan pelatihan hingga inferensi, serta mampu menerapkan praktik terbaik agar workload Anda berjalan dengan kecepatan maksimal.

Pelajari lebih lanjut

Dalam kursus ini, Anda akan melakukan perjalanan komprehensif melalui solusi penyimpanan yang tersedia di Google Cloud, yang secara khusus dirancang untuk workload AI dan komputasi berperforma tinggi (HPC). Anda akan mempelajari cara memilih penyimpanan yang tepat untuk setiap tahap siklus proses ML. Anda akan mempelajari cara mengoptimalkan performa I/O selama pelatihan, mengelola set data besar untuk persiapan data, dan menyajikan artefak model dengan latensi rendah. Melalui contoh dan demonstrasi praktis, Anda akan memperoleh keahlian untuk merancang solusi penyimpanan yang andal yang mempercepat inovasi AI Anda.

Pelajari lebih lanjut

Kursus ini memberikan panduan komprehensif untuk men-deploy, mengelola, dan mengoptimalkan workload AI dan komputasi berperforma tinggi (HPC) di Google Cloud. Melalui serangkaian pelajaran dan demonstrasi praktis, Anda akan menjelajahi berbagai strategi deployment, mulai dari lingkungan yang sangat mudah disesuaikan menggunakan Google Compute Engine (GCE) hingga solusi terkelola seperti Google Kubernetes Engine (GKE). Secara spesifik, Anda akan mempelajari cara membuat cluster dan men-deploy GKE untuk inferensi.

Pelajari lebih lanjut

Selamat datang di kursus TPU Cloud. Kita akan mempelajari kelebihan dan kekurangan TPU dalam berbagai skenario dan membandingkan beragam akselerator TPU untuk membantu Anda memilih akselerator yang tepat. Anda akan mempelajari bermacam strategi untuk memaksimalkan performa dan efisiensi model AI serta memahami pentingnya interoperabilitas GPU/TPU untuk alur kerja machine learning yang fleksibel. Melalui konten yang menarik dan demo praktis, kami akan memandu Anda langkah demi langkah dalam memanfaatkan TPU secara efektif.

Pelajari lebih lanjut

Penasaran dengan hardware canggih di balik AI? Modul ini menguraikan komputer AI yang dioptimalkan untuk performa, dan menunjukkan mengapa komputer tersebut sangat penting. Kita akan membahas bagaimana CPU, GPU, dan TPU membuat tugas AI menjadi sangat cepat, apa yang membuat masing-masing unik, dan bagaimana software AI memanfaatkannya secara maksimal. Pada akhirnya, Anda akan tahu persis cara memilih GPU yang tepat untuk project AI Anda, sehingga membantu Anda membuat pilihan cerdas untuk workload AI Anda.

Pelajari lebih lanjut

Siap mulai menggunakan AI Hypercomputer? Kursus ini akan membantu Anda. Kami akan membahas dasar-dasar terkait apa itu AI Hypercomputer dan cara AI Hypercomputer membantu AI dalam menangani workload AI. Anda akan mempelajari berbagai komponen di dalam hypercomputer, seperti GPU, TPU, dan CPU, serta menemukan cara memilih pendekatan deployment yang sesuai untuk kebutuhan Anda.

Pelajari lebih lanjut