Rahul Goyal
Menjadi anggota sejak 2026
Arsitektur Encoder-Decoder
Earned Jun 19, 2026 EDT
Mekanisme Atensi
Earned Jun 10, 2026 EDT
Pengantar Pembuatan Gambar
Earned Jun 10, 2026 EDT
Gemini untuk SDLC menyeluruh
Earned Jun 3, 2026 EDT
Gemini untuk Developer Aplikasi
Earned Jun 1, 2026 EDT
Mengelola Memori dan Status Agen
Earned Mei 26, 2026 EDT
Menambahkan Kemampuan Agen dengan Alat
Earned Mei 24, 2026 EDT
Mengoptimalkan Perilaku Agen
Earned Mei 18, 2026 EDT
Merekayasa Agen AI dengan Agent Development Kit (ADK)
Earned Mei 15, 2026 EDT
Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud
Earned Mei 13, 2026 EDT
Membangun Agen Pertama Anda dengan Agent Development Kit (ADK)
Earned Mei 8, 2026 EDT
Membangun Agen dengan Agent Development Kit (ADK)
Earned Mei 8, 2026 EDT
Pengantar AI dan Machine Learning di Google Cloud
Earned Apr 30, 2026 EDT
Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Aplikasi di Google Cloud
Earned Apr 22, 2026 EDT
Dasar-Dasar Google Cloud: Infrastruktur Inti
Earned Apr 16, 2026 EDT
Mengimplementasikan Cloud Load Balancing untuk Compute Engine
Earned Mar 30, 2026 EDT
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Gemini, kolaborator yang didukung AI generatif dari Google Cloud, membantu Anda menggunakan produk dan layanan Google untuk mengembangkan, menguji, men-deploy, dan mengelola aplikasi. Dengan bantuan Gemini, Anda belajar cara mengembangkan dan membangun aplikasi web, memperbaiki error dalam aplikasi, mengembangkan pengujian, dan mengkueri data. Dengan menggunakan lab interaktif, Anda akan melihat bagaimana Gemini meningkatkan siklus proses pengembangan software (SDLC).
Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
Pelajari lebih lanjut
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara Gemini, kolaborator berteknologi AI generatif dari Google Cloud, membantu developer membangun aplikasi. Anda akan mempelajari cara memanfaatkan Gemini untuk menjelaskan kode, merekomendasikan layanan Google Cloud, dan membuat kode untuk aplikasi Anda. Dengan lab interaktif, Anda akan merasakan peningkatan alur kerja pengembangan aplikasi menggunakan Gemini.
Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Pelajari cara menggunakan Agent Development Kit (ADK). Kursus ini membahas framework open source ADK, mulai dari rekayasa perintah sederhana hingga pendekatan pengembangan software terstruktur berbasis kode yang cocok untuk sistem multi-agen tingkat perusahaan.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
