Yuriy Melnykov
Menjadi anggota sejak 2022
Gold League
36483 poin
Menjadi anggota sejak 2022
Pelajari cara mendesain, mengoordinasikan, dan men-deploy sistem multi-agen (MAS) menggunakan Agent Development Kit (ADK) Google dan Model Context Protocol (MCP). Dengan menggunakan contoh concierge perjalanan, Anda akan mempelajari cara mengorkestrasi jaringan agen khusus dengan batasan kustom. Di akhir kursus, Anda akan memahami pola desain dan strategi deployment yang diperlukan untuk alur kerja AI yang tangguh dan skalabel.
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.
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.
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
Dapatkan badge keahlian tingkat menengah Merekayasa Agen AI dengan Agent Development Kit (ADK) dengan menyelesaikan kursus ini untuk menunjukkan keahlian Anda dalam hal berikut: merumuskan masalah riset model bahasa di dunia nyata; membangun tokenizer sederhana; menyiapkan set data untuk melatih model bahasa transformer; menjalankan loop pelatihan model bahasa kecil.
Wujudkan pemahaman Anda tentang agen agar menjadi realita praktis dengan membangun, mengonfigurasi, dan menjalankan agen AI pertama Anda menggunakan Agent Development Kit (ADK) Google. Dalam kursus praktik ini, Anda akan menyiapkan lingkungan pengembangan ADK yang lengkap, membuat agen dengan kode Python dan konfigurasi YAML, serta menjalankannya melalui berbagai antarmuka. Anda juga akan mempelajari parameter inti yang menentukan perilaku agen, dengan menerapkan hal yang telah Anda pelajari di kursus 1 pada kode yang berfungsi.
Buat aplikasi Gemini Enterprise pertama Anda! Hubungkan beragam sumber data ke aplikasi Anda untuk membangun mesin telusur dan mesin analisis terpadu yang andal. Kuasai kemampuan tingkat lanjut seperti agen Deep Research, pencarian ide multi-agen, dan NotebookLM untuk analisis terfokus.
Mempelajari cara agen AI mendorong dampak bisnis. Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara Gemini Enterprise mengefektifkan Anda dalam membangun dan mengorkestrasi agen yang tepat, mulai dari solusi tanpa coding hingga solusi dengan coding tingkat tinggi.
Kursus ini memperkenalkan dasar-dasar agen AI serta mengeksplorasi bagaimana agen memberikan nilai tambah di dunia nyata. Kursus ini memberikan fondasi bagi developer, arsitek, dan pengambil keputusan teknis yang ingin memahami sistem AI melalui sudut pandang perilaku otonom yang berorientasi pada sasaran.
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. Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
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.
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.
Selesaikan badge keahlian Menganalisis Data BigQuery di Spreadsheet yang Terhubung untuk menunjukkan bahwa Anda dapat menggunakan Spreadsheet yang Terhubung untuk mengakses, menganalisis, memvisualisasi, dan membagikan miliaran baris data BigQuery dari spreadsheet Google Spreadsheet Anda.
Dapatkan badge keahlian Pengantar dengan menyelesaikan kursus Membangun Aplikasi Serverless dengan Cloud Run Functions, yang akan membahas cara menggunakan Cloud Run Functions melalui Konsol Google Cloud dan command line. Badge keahlian akan memvalidasi pengetahuan praktis Anda terkait produk tertentu melalui lab interaktif dan penilaian tantangan. Dapatkan badge dengan menyelesaikan kursus atau langsung ikuti Challenge Lab untuk mendapatkan badge Anda hari ini. Badge membuktikan kemahiran Anda, meningkatkan profil profesional Anda, dan pada akhirnya membantu meningkatkan peluang karier Anda. Buka profil Anda untuk memantau badge yang telah Anda peroleh.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Panduan Awal Menggunakan Looker, tempat Anda mempelajari cara menganalisis, memvisualisasikan, dan mengelola data menggunakan Looker Studio dan Looker.
Selesaikan badge keahlian pengantar Mengelola dan Mengatur Data dengan Dataplex untuk menunjukkan keahlian dalam hal berikut: membuat aset Dataplex, membuat jenis aspek, dan menerapkan aspek ke entri di Dataplex. Badge keahlian akan memvalidasi pengetahuan praktis Anda terkait produk tertentu melalui lab interaktif dan penilaian tantangan. Dapatkan badge dengan menyelesaikan kursus atau langsung ikuti Challenge Lab untuk mendapatkan badge Anda hari ini. Badge membuktikan kemahiran Anda, meningkatkan profil profesional Anda, dan pada akhirnya membantu meningkatkan peluang karier Anda. Buka profil Anda untuk memantau badge yang telah Anda peroleh.
Dapatkan Badge Keahlian dengan menyelesaikan kursus Men-deploy dan Mengelola Aplikasi di Google App Engine, yang membahas cara menggunakan App Engine dengan Python, Go, dan PHP.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan quest Dasar-Dasar Google Cloud Compute, dan pelajari cara menggunakan virtual machine (VM), persistent disk, dan server web menggunakan Compute Engine.
Dapatkan badge keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus Membangun dan Men-Deploy Solusi Machine Learning di Vertex AI, tempat Anda akan belajar cara menggunakan platform Vertex AI Google Cloud, AutoML, dan layanan pelatihan kustom untuk melatih, mengevaluasi, menyesuaikan, menjelaskan, serta men-deploy model machine learning. Kursus badge keahlian ini diperuntukkan bagi Data Scientist dan Engineer Machine Learning profesional. 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 Badge keahlian ini, dan challenge lab penilaian akhir, untuk menerima badge digital yang dapat Anda bagikan ke jaringan Anda.
Dapatkan badge keahlian tingkat lanjut dengan menyelesaikan kursus tentang Menggunakan API Machine Learning di Google Cloud yang membahas fitur dasar machine learning dan dan teknologi AI berikut: Cloud Vision API, Cloud Translation API, dan Cloud Natural Language API.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Berbagi Data Menggunakan Google Data Cloud, tempat Anda akan mendapatkan pengalaman praktis dengan Google Cloud Partner Berbagi Data, yang memiliki set data eksklusif yang dapat digunakan pelanggan untuk kasus penggunaan analisis mereka. Pelanggan berlangganan data ini, mengkuerinya dalam platform mereka sendiri, lalu menambahkannya dengan set data mereka sendiri dan menggunakan visualisasi untuk dasbor yang berinteraksi dengan pelanggan mereka.
Selesaikan kursus badge keahlian tingkat menengah Melakukan Analisis Data Prediktif di BigQuery untuk mendemonstrasikan keterampilan dalam hal berikut: membuat set data di BigQuery dengan mengimpor file CSV dan JSON; memanfaatkan kemampuan BigQuery dengan konsep analitik SQL yang canggih, termasuk menggunakan BigQuery ML untuk melatih model prediksi gol pada data peristiwa sepak bola dan mengevaluasi kehebatan gol Piala Dunia.
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Mengelola Model Data di Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: mempertahankan performa project LookML; memanfaatkan SQL runner untuk validasi data; menerapkan praktik terbaik LookML; mengoptimalkan kueri dan laporan untuk performa; serta menerapkan tabel turunan persisten dan kebijakan penyimpanan ke dalam cache.
Selesaikan kursus badge keahlian pengantar Membangun Objek LookML di Looker untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dimensi dan ukuran, tabel turunan, serta tampilan baru; menetapkan filter ukuran dan berdasarkan persyaratan; memperbarui dimensi dan ukuran; membangun dan menyempurnakan Eksplorasi; menggabungkan tabel ke Eksplorasi yang ada; dan memutuskan objek yang akan dibuat berdasarkan persyaratan bisnis.
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.
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 Data 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 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.
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.
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 membahas beberapa Alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
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 Managed Service for Apache Spark, dan memanggil beberapa ML API, termasuk Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, dan Video Intelligence API.
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.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Aplikasi di Google Cloud, yang memungkinkan Anda mempelajari cara membangun dan menghubungkan infrastruktur cloud yang berpusat pada penyimpanan menggunakan kemampuan dasar teknologi berikut: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, dan Pub/Sub.
Dasar-Dasar Google Cloud: Infrastruktur Inti memperkenalkan konsep dan terminologi penting untuk bekerja dengan Google Cloud. Melalui video dan lab interaktif, kursus ini menyajikan dan membandingkan banyak layanan komputasi dan penyimpanan Google Cloud, bersama dengan resource penting dan alat pengelolaan kebijakan.
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.
Dalam kursus tingkat pemula ini, Anda akan mendapatkan praktik langsung dengan alat dan layanan dasar Google Cloud. Video opsional disediakan untuk memberikan konteks dan ulasan lebih lanjut mengenai konsep-konsep yang dibahas dalam lab ini. Dasar-Dasar Google Cloud adalah kursus pertama yang direkomendasikan bagi peserta kursus Google Cloud— Anda bisa mengikutinya dengan pengetahuan yang minim atau tanpa pengetahuan sama sekali tentang cloud, dan mendapatkan pengalaman praktis yang dapat diterapkan pada project Google Cloud pertama Anda setelah menyelesaikan kursus ini. Mulai dari menulis perintah Cloud Shell dan men-deploy virtual machine pertama Anda, hingga menjalankan aplikasi di Kubernetes Engine atau dengan load balancing, Dasar-Dasar Google Cloud merupakan pengantar utama untuk fitur dasar platform ini.