Ramin Hoodeh
Menjadi anggota sejak 2025
Gold League
5357 poin
Responsible AI untuk Developer: Penafsiran & Transparansi
Earned Jul 30, 2026 EDT
Production Machine Learning Systems
Earned Jul 30, 2026 EDT
Membuat Aplikasi AI Generatif di Google Cloud
Earned Jul 29, 2026 EDT
MLOps with Agent Platform: Manage Features
Earned Jul 29, 2026 EDT
Responsible AI untuk Developer: Keadilan & Bias
Earned Jul 29, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) dengan Vertex AI: Evaluasi Model
Earned Jul 29, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Jul 29, 2026 EDT
Pengantar AI Generatif
Earned Jul 29, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) untuk AI Generatif
Earned Jul 29, 2026 EDT
Membuat Model ML dengan BigQuery ML
Earned Jul 29, 2026 EDT
Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud
Earned Jul 29, 2026 EDT
Rekayasa Data untuk Pembuatan Model Prediktif dengan BigQuery ML
Earned Jul 29, 2026 EDT
Responsible AI untuk Developer: Privasi & Keamanan
Earned Jul 29, 2026 EDT
Pengantar AI dan Machine Learning di Google Cloud
Earned Jul 29, 2026 EDT
Pengantar Model Bahasa Besar
Earned Apr 30, 2026 EDT
Agen AI Generatif: Mentransformasi Organisasi Anda
Earned Apr 29, 2026 EDT
Aplikasi AI Generatif: Mentransformasi Pekerjaan Anda
Earned Apr 29, 2026 EDT
AI Generatif: Memahami Lanskap
Earned Apr 29, 2026 EDT
AI Generatif: Memahami Konsep Dasar
Earned Apr 29, 2026 EDT
AI Generatif: Lebih dari Sekadar Chatbot
Earned Apr 29, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Nov 16, 2025 EST
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.
Pelajari lebih lanjut
This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators.
This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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 Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Ini adalah kursus pengantar pembelajaran mikro yang bertujuan untuk mendefinisikan AI Generatif, cara penggunaannya, dan perbedaannya dari metode machine learning konvensional. Kursus ini juga membahas beberapa Alat Google yang dapat membantu Anda mengembangkan aplikasi AI Generatif Anda sendiri.
Pelajari lebih lanjut
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.
Pelajari lebih lanjut
Selesaikan badge keahlian tingkat menengah Membuat Model ML dengan BigQuery ML untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat dan mengevaluasi model machine learning dengan BigQuery ML untuk membuat prediksi data.
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
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.
Pelajari lebih lanjut
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.
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
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.
Pelajari lebih lanjut
Agen AI Generatif: Mentransformasi Organisasi Anda adalah kursus kelima dan terakhir dari jalur pembelajaran Pemimpin AI Generatif. Kursus ini membahas cara organisasi menggunakan agen AI generatif kustom untuk membantu mengatasi tantangan bisnis tertentu. Anda akan mendapatkan praktik langsung dalam membangun agen AI generatif dasar, sambil mempelajari komponen agen ini, seperti model, loop penalaran, dan alat.
Pelajari lebih lanjut
Aplikasi AI Generatif: Mentransformasi Pekerjaan Anda adalah kursus keempat dari jalur pembelajaran Generative AI Leader. Kursus ini memperkenalkan aplikasi AI generatif Google, seperti Gemini untuk Workspace dan NotebookLM. Kursus ini memandu Anda memahami konsep seperti grounding, retrieval augmented generation, menyusun perintah yang efektif, dan membangun alur kerja otomatis.
Pelajari lebih lanjut
AI Generatif: Memahami Lanskap adalah kursus ketiga dari alur pembelajaran Generative AI Leader. AI generatif mengubah cara kita bekerja dan berinteraksi dengan dunia di sekitar kita. Namun, sebagai seorang pemimpin, bagaimana Anda dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk mendorong hasil bisnis yang nyata? Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari berbagai lapisan dalam membangun solusi AI generatif, penawaran Google Cloud, dan faktor yang perlu dipertimbangkan saat memilih solusi.
Pelajari lebih lanjut
AI Generatif: Memahami Konsep Dasar adalah kursus kedua dari alur pembelajaran Generative AI Leader. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari konsep dasar AI generatif. Anda akan mempelajari perbedaan antara AI, ML, dan AI generatif serta mempelajari bagaimana berbagai jenis data memungkinkan AI generatif mengatasi tantangan bisnis. Anda juga akan mendapatkan insight tentang strategi Google Cloud untuk mengatasi keterbatasan model dasar dan tantangan utama dalam pengembangan dan deployment AI yang bertanggung jawab dan aman.
Pelajari lebih lanjut
AI Generatif: Lebih dari Sekadar Chatbot adalah kursus pertama dari alur pembelajaran Generative AI Leader. Kursus ini tidak memiliki prasyarat. Kursus ini bertujuan untuk melampaui pemahaman dasar tentang chatbot guna mengeksplorasi potensi sebenarnya dari AI generatif untuk organisasi Anda. Anda akan mempelajari konsep seperti model dasar dan rekayasa perintah, yang penting untuk memanfaatkan kekuatan AI generatif. Kursus ini juga memandu Anda melalui pertimbangan penting yang harus Anda buat saat mengembangkan strategi AI generatif yang sukses untuk organisasi Anda.
Pelajari lebih lanjut
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
Pelajari lebih lanjut
