Long Lin
Menjadi anggota sejak 2025
Diamond League
16710 poin
Menjadi anggota sejak 2025
With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.
This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
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.
In this course, we introduce you to Google Chat, Google’s chat software included with Google Workspace. You will learn about messaging individuals and groups in Google Chat. You will also discover customization options, collaboration features and how Google Chat integrates with other Google Workspace products. We will explore the use of spaces in Google Chat, showing you how to create, manage, search, and join them. Additionally, you will understand the distinctions between using a space and a group chat. You also explore Google Chat apps and learn how to search for and use apps within Google Chat. Aside from course videos, you will complete hands-on activities to practice what you’ve learned. Consider inviting a colleague or two to interact with you in Google Chat as you complete the activities.
This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.
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.
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.
A short course on defining and managing teams and organizations in Google AppSheet.
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.
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.
Migration from MySQL to Cloud Spanner using Dataflow that includes sample mock data and all necessary steps with initial assessment to validation including taking care of migrating users and grants.
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.
Dalam kursus tingkat pemula ini, Anda akan mempelajari alur kerja Analisis Data di Google Cloud dan alat yang dapat Anda gunakan untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data, serta membagikan temuan Anda dengan para pemangku kepentingan. Dengan menggunakan studi kasus serta lab interaktif, materi, dan kuis/demo, kursus ini akan mendemonstrasikan cara menghasilkan data bersih hingga visualisasi dan dasbor yang menghasilkan dampak dari set data mentah. Entah Anda sudah bekerja dengan data dan ingin mempelajari cara sukses di Google Cloud, atau ingin mengembangkan karier Anda, kursus ini akan membantu Anda memulai. Hampir semua orang yang melakukan atau menggunakan analisis data dalam pekerjaan mereka dapat mengambil manfaat dari kursus ini.
Discover flows in Conversational Agents and learn how to build deterministic chat and voice experiences with language models. Explore key concepts like drivers, intents, and entities, and how to use them to create conversational agents.
This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.
This course explores the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective chatbot experiences that emulate human-like experiences.
In this course, you'll dive deep into the essential topics you need to know to design, build, and maintain a powerful CES solution. Get ready to transform your understanding of what's possible and create an architecture that drives customer satisfaction. This course is designed to introduce you to the architecture of the Customer Engagement Suite (CES). You'll explore the main considerations for building and implementing Conversational AI solutions including key architectural components and integrations. You'll also explore how Conversational AI interacts with Vertex AI and get a high-level overview of the key features of the Conversational AI Platform.
In this course you will learn how to leverage Conversational Insights to uncover hidden information from your contact center data to increase operational efficiency and drive data-driven business decisions.
Transform your understanding of customer service with this course on the Customer Engagement Suite (CES) and its powerful generative AI capabilities. You'll start by tracing the journey of contact centers, understanding how they've evolved and where gen AI is propelling them next. Then, you'll gain a deep understanding of the core building blocks within the CES solution, seeing how each component contributes to delivering exceptional customer experiences. The course concludes by exploring the robust business case for CES, along with practical use cases and the various user personas that benefit from this innovative solution.
Dapatkan badge keahlian pengantar dengan menyelesaikan kursus Mengimplementasikan Alur Kerja Kolaborasi dan Produktivitas Cloud, yang akan memperkenalkan Anda pada platform kolaboratif Google dan pelajari cara menggunakan Gmail, Kalender, Meet, Drive, Spreadsheet, dan AppSheet.
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.
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.
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.
Dalam kursus ini, Anda akan belajar tentang data engineering on Google Cloud, peran dan tanggung jawab data engineer, dan bagaimana hal tersebut terhubung dengan penawaran yang disediakan oleh Google Cloud. Anda juga akan mempelajari cara untuk mengatasi tantangan terkait data engineering.
In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.
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.
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.
This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.