Ivan Vivares
Menjadi anggota sejak 2021
Gold League
3924 poin
Menjadi anggota sejak 2021
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.
Kursus ini dikhususkan untuk membekali Anda dengan pengetahuan dan alat yang diperlukan guna mengungkap tantangan unik yang dihadapi oleh tim MLOps saat men-deploy dan mengelola model AI Generatif, serta mengeksplorasi cara Vertex AI memberdayakan tim AI dalam menyederhanakan proses MLOps dan mencapai keberhasilan dalam project AI Generatif.
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.
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.
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.
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.
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.
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.