Menjadi anggota sejak 2025
Pengantar Pembuatan Gambar
Earned Jul 27, 2025 EDT
Mendapatkan Insight dari Data BigQuery
Earned Jul 26, 2025 EDT
AI Generatif untuk Layanan Kesehatan
Earned Jul 21, 2025 EDT
Cloud Healthcare API
Earned Jul 21, 2025 EDT
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.
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.
Kursus ini, yang dirancang khusus untuk tenaga kesehatan, menjelaskan AI generatif yang menjadi terobosan terbaru dalam kecerdasan buatan, dan model bahasa besar (LLM) yang mendukungnya. Temukan penerapan AI generatif di dunia nyata dalam pengaturan layanan kesehatan dan kuasai seni membuat perintah efektif yang disesuaikan dengan sasaran Anda.
Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.