Sudu Dewage Vidula Hasanka Wickramasinghe
Menjadi anggota sejak 2024
Menjadi anggota sejak 2024
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.
Kursus ini memperkenalkan topik penting tentang privasi dan keamanan AI. Kursus ini mengeksplorasi metode dan alat praktis untuk menerapkan rekomendasi praktik privasi dan keamanan AI melalui penggunaan produk dan alat open source Google Cloud.
Kursus ini memperkenalkan konsep penafsiran dan transparansi AI. Kursus ini membahas pentingnya transparansi AI bagi developer dan engineer. Kursus ini juga mengeksplorasi metode dan alat praktis untuk membantu mencapai penafsiran dan transparansi, baik dalam model data maupun AI.
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 Vertex AI 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.
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.
This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
Kursus ini memperkenalkan konsep responsible AI dan prinsip AI. Di dalamnya tercakup teknik untuk secara praktis mengidentifikasi keadilan dan bias serta memitigasi bias dalam praktik AI/ML. Kursus ini juga mengeksplorasi metode dan alat praktis untuk menerapkan praktik terbaik Responsible AI menggunakan produk Google Cloud dan alat open source.
Aplikasi AI generatif dapat mewujudkan pengalaman pengguna baru yang hampir tidak dimungkinkan sebelum ditemukannya model bahasa besar (LLM). Sebagai developer aplikasi, bagaimana cara menggunakan AI generatif untuk membangun aplikasi yang menarik dan canggih di Google Cloud? Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari aplikasi AI generatif dan cara Anda dapat menggunakan desain perintah serta retrieval-augmented generation (RAG) untuk membangun aplikasi yang canggih menggunakan LLM. Anda akan mempelajari arsitektur siap produksi yang dapat digunakan untuk aplikasi AI generatif dan Anda akan membangun aplikasi chat LLM berbasis RAG.
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.
This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning 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.
Seiring semakin meningkatnya penggunaan Kecerdasan Buatan dan Machine Learning di kalangan perusahaan, proses membangunnya secara bertanggung jawab juga menjadi semakin penting. Membicarakan responsible AI mungkin lebih mudah bagi banyak orang daripada mempraktikkannya. Jika Anda tertarik untuk mempelajari cara mengoperasionalkan responsible AI dalam organisasi Anda, kursus ini cocok untuk Anda. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Google Cloud mengoperasionalkan responsible AI, dengan praktik terbaik dan pelajaran yang dapat dipetik. Hal ini berguna sebagai framework bagi Anda untuk membangun pendekatan responsible AI.
Selesaikan badge keahlian pengantar Desain Perintah dalam Vertex AI untuk menunjukkan keterampilan Anda dalam hal berikut: rekayasa perintah, analisis gambar, dan teknik generatif multimodal, dalam Vertex AI. Pelajari cara membuat perintah yang efektif, memandu output AI generatif, dan menerapkan model Gemini dalam skenario pemasaran di dunia nyata.
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 mencakup Alat-alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.