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Fendy Lomanjaya

Participante desde 2024

Liga Ouro

41510 pontos
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned Mar 14, 2025 EDT
Deploy, Test & Evaluate Gen AI Apps Earned Mar 13, 2025 EDT
Orchestrating Gen AI Applications with LangChain Earned Mar 12, 2025 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned Mar 11, 2025 EDT
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal Earned Mar 1, 2025 EST
Custom Search with Embeddings in Vertex AI Earned Feb 28, 2025 EST
Pesquisa vetorial e embeddings Earned Feb 27, 2025 EST
Conheça a IA generativa com a API Gemini na Vertex AI Earned Feb 25, 2025 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning Earned Feb 25, 2025 EST
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI Earned Sep 13, 2024 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Sep 11, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos Earned Sep 7, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Sep 6, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned Sep 6, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Aug 22, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned Aug 19, 2024 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção Earned Aug 18, 2024 EDT
Engenharia de atributos Earned Aug 2, 2024 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud Earned Jul 30, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro Earned Jul 26, 2024 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Jul 23, 2024 EDT

In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

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All applications, including generative AI applications, should be deployed securely & have their performance monitored. In this course, you will explore a pattern for easily securing prototype generative AI applications for internal tool use or customer demos. Additionally, you will learn strategies to unit test generative AI applications and evaluate their performance with the Rapid Evaluation API.

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This course equips full-stack mobile and web developers with the skills to integrate generative AI features into their applications using LangChain. You'll learn how to leverage LangChain’s capabilities for backend flows and seamless model execution, all within the familiar environment of Python. The course guides you through the entire process, from prototyping to production, ensuring a smooth journey in building next-generation AI-powered applications.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado no seu currículo e…

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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.

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Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa com a API Gemini na Vertex AI para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.

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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.

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Conquiste o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI. Nele você aprenderá a usar a plataforma Vertex AI, o AutoML e os serviços de treinamento personalizados para treinar, avaliar, ajustar, explicar e implantar modelos de machine learning. Esse curso com selo de habilidade é destinado a cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Dataproc e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e testam sua habilidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado nas suas redes sociais e currículo.

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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, teste, monitoramento e automação de sistemas de ML em produção. Também incluímos experiências práticas de uso da ingestão de streaming do Vertex AI Feature Store na camada do SDK.

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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.

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O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.

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O curso começa com a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.

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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) no Google Cloud que criam projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados à IA, o que inclui os fundamentos dessa tecnologia, o desenvolvimento e as soluções dela. O objetivo é ajudar cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML a aprimorar habilidades e o conhecimento com experiências de aprendizado envolventes e exercícios práticos.

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