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.
Menyelesaikan badge keahlian tingkat menengah Menginspeksi Dokumen Multimedia dengan Multimodalitas Gemini dan RAG Multimodal untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut ini: menggunakan prompt multimodal untuk mengekstrak informasi dari data teks dan visual dengan menghasilkan deskripsi video, dan mengambil informasi tambahan di luar video menggunakan multimodalitas dengan Gemini; membangun metadata dokumen yang berisi teks dan gambar dengan mendapatkan semua potongan teks yang relevan, dan mencetak kutipan dengan menggunakan Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) dengan Gemini.
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.
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.
Menjelajahi teknologi, alat, dan aplikasi penelusuran yang didukung AI dalam kursus ini. Mempelajari penelusuran semantik dengan memanfaatkan embedding vektor, penelusuran campuran yang menggabungkan pendekatan semantik dan kata kunci, serta Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang meminimalkan halusinasi AI sebagai agen AI yang di-grounding. Mendapatkan pengalaman praktis dengan Vertex AI Vector Search untuk membangun mesin telusur yang cerdas.
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.
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.
Dapatkan badge keahlian pengantar dengan menyelesaikan kursus Mengotomatiskan Pengambilan Data Berskala Besar dengan Document AI. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara mengekstrak, memproses, dan mengambil data menggunakan Document AI.
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.
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.
Selesaikan badge keahlian pengantar Panduan Awal Menggunakan Dataplex untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat aset Dataplex, membuat jenis aspek, dan menerapkan aspek ke entri di Dataplex.
Cloud Storage, Cloud Functions, dan Cloud Pub/Sub adalah layanan Google Cloud Platform yang dapat digunakan untuk menyimpan, memproses, dan mengelola data. Ketiga layanan dapat digunakan bersama untuk membuat berbagai aplikasi berbasis data. Dalam badge keahlian ini, Anda akan menggunakan Cloud Storage untuk menyimpan gambar, Cloud Functions untuk memproses gambar, dan Cloud Pub/Sub untuk mengirim gambar ke aplikasi lain.
Kursus ini memperkenalkan Vertex AI Studio, sebuah alat untuk berinteraksi dengan model AI generatif, membuat prototipe ide bisnis, dan meluncurkannya ke dalam produksi. Melalui kasus penggunaan yang imersif, pelajaran menarik, dan lab interaktif, Anda akan menjelajahi siklus proses dari perintah ke produk dan mempelajari cara memanfaatkan Vertex AI Studio untuk aplikasi multimodal Gemini, desain perintah, rekayasa perintah, dan tuning model. Tujuan kursus ini adalah agar Anda dapat memanfaatkan potensi AI generatif dalam project Anda dengan Vertex AI Studio.
Kursus Penjelajah AI Generatif - Vertex AI adalah sekumpulan lab yang membahas cara menggunakan AI Generatif di Google Cloud. Melalui lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model dalam rangkaian Vertex AI PaLM API, termasuk text-bison, chat-bison, dan textembedding-gecko. Anda juga akan mempelajari desain perintah, praktik terbaik, serta cara menggunakannya untuk pencarian ide, klasifikasi teks, ekstraksi teks, peringkasan teks, dan banyak lagi. Anda juga akan mempelajari cara menyesuaikan model dasar dengan melatihnya melalui pelatihan kustom Vertex AI dan men-deploy-nya ke endpoint Vertex AI.
Course one of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series introduces participants to manage multi-cloud and hybrid Kubernetes deployments using Anthos. Through presentations and hands-on labs, participants explore planning and creating Anthos environments and building manageable and reliable multi-cluster Kubernetes infrastructure environments centered around Anthos and containers. This course is a continuation of Architecting with GKE and assumes direct experience with the technologies covered in that course.
Master Google Cloud from your terminal! In this course you will rapidly learn essential gcloud command-line skills through short hands-on labs. Gain practical experience managing Compute Engine, Kubernetes Engine, networking, and BigQuery with gcloud; plus, efficient Cloud Storage management with gsutil. You'll finish the entire course in 75 minutes!
Selesaikan kursus badge keahlian tingkat menengah Mengelola Kubernetes di Google Cloud untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: mengelola deployment dengan kubectl, memantau serta menjalankan proses debug aplikasi di Google Kubernetes Engine (GKE), dan menggunakan teknik continuous delivery.
Dapatkan Badge Keahlian tingkat menengah dengan menyelesaikan kursus badge keahlian Mengklasifikasikan Gambar dengan TensorFlow di Google Cloud, tempat Anda mempelajari cara menggunakan TensorFlow dan Vertex AI untuk membuat dan melatih model machine learning. Anda akan banyak berinteraksi dengan notebook yang dikelola pengguna di Vertex AI Workbench.
Welcome to the third course of the "Networking in Google Cloud" series: Network Architecture! In this course, you will explore the fundamentals of designing efficient and scalable network architectures within Google Cloud. In the first module, Introduction to Network Architecture, we'll start by introducing you to the core components and concepts of network architecture, including subnets, routes, firewalls, and load balancing. Then in the second module, network topologies, we'll dive into various network topologies commonly used in Google Cloud, discussing their strengths, and weaknesses.
Ingin membangun model ML dalam hitungan menit, bukan jam, hanya dengan menggunakan SQL? BigQuery ML memperluas akses machine learning dengan memungkinkan analis data membuat, melatih, mengevaluasi, dan memprediksi sesuatu dengan model machine learning menggunakan alat serta keterampilan SQL yang ada. Dalam rangkaian lab ini, Anda akan bereksperimen dengan beragam jenis model dan mempelajari ciri-ciri model yang baik.
Dapatkan badge keahlian dengan menyelesaikan kursus tentang pengantar Membuat dan Mengelola Instance Cloud Spanner untuk menunjukkan keterampilan dalam: membuat dan berinteraksi dengan instance dan database Cloud Spanner; memuat database Cloud Spanner menggunakan berbagai teknik; mencadangkan database Cloud Spanner; menentukan skema dan memahami rencana kueri; serta men-deploy Aplikasi Web Modern yang terhubung ke instance Cloud Spanner.
Selesaikan badge keahlian Membangun Infrastruktur dengan Terraform di Google Cloud tingkat menengah untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: Prinsip Infrastruktur sebagai Kode (IaC) menggunakan Terraform, penyediaan dan pengelolaan resource Google Cloud dengan konfigurasi Terraform, pengelolaan status yang efektif (lokal dan jarak jauh), serta modularisasi kode Terraform agar dapat digunakan kembali dan diatur.
Selesaikan badge keahlian Mengimplementasikan Alur Kerja DevOps di Google Cloud tingkat menengah untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: membuat repositori git dengan Cloud Source Repositories, meluncurkan, mengelola, dan menskalakan deployment di Google Kubernetes Engine (GKE), serta merancang pipeline CI/CD yang mengotomatiskan pembangunan dan deployment image container ke GKE.
Selesaikan badge keahlian pengantar Membangun Aplikasi AI yang Bermanfaat dengan Gemini dan Imagen untuk menunjukkan keterampilan dalam hal berikut: pengenalan citra, natural language processing, pembuatan gambar menggunakan model Gemini dan Imagen Google yang canggih, serta men-deploy aplikasi di platform Vertex AI.
Selesaikan kursus badge keahlian Memperkaya Metadata dan Penemuan Data BigLake untuk menunjukkan keterampilan dalam menggunakan BigQuery, BigLake, dan Dataplex Universal Catalog. Anda akan membuat tabel BigLake, lalu memperkaya pengelolaan metadata dan penemuan data dalam tabel.
Kecerdasan Buatan (AI) menawarkan peluang melakukan perubahan transformatif, tetapi juga memunculkan tantangan keamanan baru. Kursus ini membekali para pemimpin keamanan dan perlindungan data dengan strategi untuk mengelola AI secara aman dalam organisasi mereka. Mempelajari framework untuk secara proaktif mengidentifikasi dan memitigasi risiko khusus AI, melindungi data sensitif, memastikan kepatuhan, dan membangun infrastruktur AI yang tangguh. Memilih kasus penggunaan dari empat industri berbeda untuk mengeksplorasi penerapan strategi ini dalam skenario dunia nyata.
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari bagaimana Gemini, kolaborator yang didukung AI generatif dari Google Cloud, membantu Anda mengamankan lingkungan dan resource cloud. Anda akan mempelajari cara men-deploy contoh workload ke dalam lingkungan di Google Cloud, mengidentifikasi kesalahan konfigurasi keamanan dengan Gemini, dan memperbaiki kesalahan konfigurasi keamanan dengan Gemini. Dengan menggunakan lab interaktif, Anda akan melihat bagaimana Gemini meningkatkan postur keamanan cloud. Duet AI berganti nama menjadi Gemini, yang merupakan model generasi berikutnya dari kami.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.