Codelab Pengoptimalan pembelian dalam aplikasi di perangkat secara real-time

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara men-deploy model TFLite untuk mempersonalisasi aplikasi bagi setiap pengguna dan mengoptimalkan pembelian dalam aplikasi

• Google Analytics
• Firebase Remote Config
• Firebase ML
• TensorFlow
• Firebase A/B Testing
• BigQuery
• Android
• Firebase

Menambahkan Klasifikasi Teks di perangkat ke aplikasi Anda dengan TensorFlow Lite dan Firebase - Codelab Android

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan Klasifikasi Teks menggunakan Firebase dan TensorFlow Lite.

• Firebase
• Android
• TensorFlow
• Firebase ML

Menambahkan Klasifikasi Teks di perangkat ke aplikasi Anda dengan TensorFlow Lite dan Firebase - Codelab iOS

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan Klasifikasi Teks menggunakan Firebase dan TensorFlow Lite.

• TensorFlow
• Firebase
• Firebase ML

Menambahkan Rekomendasi ke aplikasi Anda dengan TensorFlow Lite dan Firebase - Codelab iOS

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat mesin rekomendasi konten untuk aplikasi Anda menggunakan Tensorflow dan Firebase

• Firebase
• Google Analytics
• Firebase ML
• TensorFlow

Menambahkan Rekomendasi ke aplikasi Anda dengan TensorFlow Lite dan Firebase - Codelab Android

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat mesin rekomendasi konten untuk aplikasi Anda menggunakan Tensorflow dan Firebase.

• Firebase ML
• Android
• Google Analytics
• TensorFlow
• Firebase

Aplikasi Penelusuran Toko Mainan dengan Database Cloud, Runtime Tanpa Server, dan Integrasi Open Source

Dalam codelab ini, Anda akan mem-build aplikasi Vector Search berbasis RAG yang dirancang untuk menemukan mainan yang cocok untuk penelusuran pelanggan (melalui teks dan gambar), membuat mainan kustom berdasarkan permintaan pengguna, dan memprediksi harga untuk mainan yang dibuat kustom menggunakan AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j, dan GenAI Toolbox untuk Database.

Memulai Embedding Vektor dengan AlloyDB AI

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan AlloyDB AI bersama dengan penelusuran vektor dan membuat indeks pada data vektor

• AlloyDB untuk PostgreSQL

Mulai menggunakan Penyematan Vektor di Cloud SQL untuk PostgreSQL

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan integrasi AI Cloud SQL yang dikombinasikan dengan penelusuran vektor dan membuat indeks pada data vektor

• Cloud SQL

Menginstal dan Menyiapkan Toolbox untuk Aplikasi AI Generatif & Agentik di AlloyDB

Dalam codelab ini, Anda akan mem-build dan men-deploy Toolbox untuk Aplikasi Prediksi Harga yang menggunakan AlloyDB dan fitur AI generatif menggunakan layanan Gen AI Toolbox for Databases.

Buat aplikasi perekomendasikan Postur Yoga kontekstual dengan Firestore, Vector Search, dan Gemini 2.0.

Dalam codelab ini, Anda akan mem-build aplikasi penelusuran Pose Yoga kontekstual berbasis pengetahuan yang dirancang untuk menjawab pertanyaan pengguna tentang pose Yoga yang cocok dengan pertanyaan mereka. API ini juga memungkinkan tugas administratif seperti membuat dan mengedit pose Yoga.

Mengenali, Mengidentifikasi Bahasa, dan Menerjemahkan teks dengan ML Kit dan CameraX: Android

Dalam codelab ini, Anda akan mem-build aplikasi Android dengan ML Kit yang menggunakan Machine Learning di perangkat untuk mengenali, mengidentifikasi bahasa, dan menerjemahkan teks dari 59 bahasa. Anda juga akan mempelajari cara mengintegrasikan library CameraX untuk menyelesaikan tugas ini dari feed kamera real-time.

• Android
• Firebase

Gemini di Java dengan Vertex AI dan LangChain4j

Dalam codelab ini, Anda akan bercakap-cakap dengan pengguna, mengajukan pertanyaan tentang dokumentasi, atau memperluas model dengan panggilan fungsi, menggunakan AI Generatif di Java, mengintegrasikan model bahasa besar Gemini di Vertex AI, dan memanfaatkan framework LangChain4j

Menggunakan Translation API dengan Python

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Translation API dengan Python.

Membangun Asisten Shopping Pintar dengan AlloyDB dan Vertex AI Agent Builder - Bagian 1

Dalam codelab ini, Anda akan membangun aplikasi chat berbasis pengetahuan yang dirancang untuk menjawab pertanyaan pelanggan, memandu penemuan produk, dan menyesuaikan hasil penelusuran untuk set data e-commerce

Mengakses Gemini Chat dengan python sdk melalui endpoint Private Service Connect

Mengakses Gemini dari VM melalui python sdk dan endpoint PSC

• Vertex AI

Cloud Function untuk perangkuman konten menggunakan PaLM Vertex AI API dan Google Cloud Storage

Cloud Function yang menunjukkan cara memproses file yang diupload di Google Cloud Storage dan melakukan perangkuman menggunakan Vertex AI PaLM API pada konten.

Prediksi Rating Film dengan BQML menggunakan SQL

Kita akan membuat model prediksi Skor Film hanya menggunakan SQL dengan BigQuery ML

Prediksi Rating Film dengan Vertex AI AutoML

Kami akan membuat model prediksi Skor Film menggunakan Vertex AI AutoML dan men-deploy-nya ke endpoint API serta memicu API prediksi dari Java Cloud Functions.

Gunakan "Google Terjemahan" dasar aplikasi Anda di Python 3 Cloud Functions

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Google Cloud Translation API dengan Python dan berjalan secara lokal atau men-deploy-nya ke platform komputasi serverless Cloud (App Engine, Cloud Functions, atau Cloud Run).

Membuat Aplikasi Chat Generatif dengan Vertex AI Conversation

Dalam codelab ini, Anda akan menggunakan Vertex AI Conversation untuk membuat, mengonfigurasi, dan men-deploy Agen Data Store dan aplikasi chat untuk menjawab pertanyaan pelanggan tentang produk di Google Store.

Gunakan "Google Terjemahan" dasar aplikasi di Python 2 Cloud Run (Docker)

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Google Cloud Translation API dengan Python dan berjalan secara lokal atau men-deploy-nya ke platform komputasi serverless Cloud (App Engine, Cloud Functions, atau Cloud Run).

Gunakan "Google Terjemahan" dasar aplikasi di Python 3 Cloud Run (Docker)

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Google Cloud Translation API dengan Python dan berjalan secara lokal atau men-deploy-nya ke platform komputasi serverless Cloud (App Engine, Cloud Functions, atau Cloud Run).

Mendeteksi objek dalam gambar untuk membuat penelusuran produk visual dengan ML Kit: Android

Dalam codelab ini, Anda akan membangun aplikasi Android dengan ML Kit yang menggunakan Machine Learning di perangkat untuk mendeteksi objek dalam gambar, lalu memungkinkan pengguna melakukan penelusuran produk visual.

• ML Kit
• Android

Menggunakan Procurement Document AI untuk Mengurai Invoice Anda Menggunakan AI Platform Notebooks

Anda akan mempelajari cara menggunakan DocAI Pengadaan untuk menguraikan faktur secara cerdas.

PySpark untuk Natural Language Processing di Dataproc

Lab ini menunjukkan cara menggunakan Spark MLlib dan spark-nlp untuk menjalankan machine learning dan NLP pada data dalam jumlah besar.

Model pembuatan prototipe di AI Platform Notebooks

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan AI Platform Notebooks untuk membuat prototipe alur kerja machine learning. Kita akan membahas cara membuat instance notebook kustom, melacak kode notebook Anda dalam git, dan men-debug model dengan What-If Tool.

• TensorFlow

Gunakan "Google Terjemahan" dasar aplikasi di Python 2 App Engine

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Google Cloud Translation API dengan Python dan berjalan secara lokal atau men-deploy-nya ke platform komputasi serverless Cloud (App Engine, Cloud Functions, atau Cloud Run).

Menggunakan Natural Language API dengan Python

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Natural Language API dengan Python.

Bookshelf Analytics: Menggunakan Gemini untuk membangun aplikasi SQL dengan BigQuery dan AI Generatif

Kami akan menggunakan Gemini untuk membantu membuat rekomendasi buku dan analisis ringkasan dengan BigQuery (AI Generatif khusus SQL).

Membangun Sistem Penelusuran berkualitas Google dengan Vertex AI

Dalam codelab ini, Anda akan membangun mesin telusur berkualitas Google yang dapat membantu menjawab kueri dari file dokumen dan teks Anda menggunakan Vertex AI Search/Agent Builder.

• Vertex AI
• Google Cloud

Bookshelf builder: Menggunakan Gemini untuk membangun Java Cloud Function untuk aplikasi Gemini

Kita akan membuat aplikasi rekomendasi dan perangkuman buku menggunakan Vertex AI generatif AI (Gemini) di Cloud Function sebagai fungsi jarak jauh dari BigQuery.

Mengenali fitur teks dan wajah dengan ML Kit: Android

Dalam codelab ini, Anda akan membangun aplikasi Android dengan ML Kit yang menggunakan Machine Learning di perangkat untuk mengenali teks dan fitur wajah dalam gambar.

• Android
• ML Kit

Mengenali, Mengidentifikasi Bahasa, dan Menerjemahkan teks dengan ML Kit dan CameraX: Android

Dalam codelab ini, Anda akan membangun aplikasi Android dengan ML Kit yang menggunakan Machine Learning di perangkat untuk mengenali, mengidentifikasi bahasa, dan menerjemahkan teks dari antara 59 bahasa. Anda juga akan mempelajari cara mengintegrasikan library CameraX untuk menyelesaikan tugas ini dari feed kamera real-time.

• Firebase
• ML Kit
• Android

Mengupdate aplikasi untuk menggunakan model Machine Learning pemfilteran spam

Pelajari cara mengupdate aplikasi dengan model ML yang mampu memfilter spam komentar dasar.

• Android
• TensorFlow

Membangun model ML keuangan dengan What-If Tool dan Vertex AI

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara melatih model XGBoost pada set data keuangan, men-deploy-nya ke Vertex AI, dan menganalisisnya dengan What-If Tool

• TensorFlow

Jaringan neural konvolusional, dengan Keras dan TPU

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara menyusun lapisan konvolusional menjadi model jaringan neural yang dapat mengenali bunga. Kali ini, Anda akan membangun model sendiri dari awal dan menggunakan kecanggihan TPU untuk melatihnya dalam hitungan detik dan mengulangi desainnya. Lab ini mencakup penjelasan teoretis yang diperlukan tentang jaringan neural konvolusional serta merupakan titik awal yang bagus bagi developer yang mempelajari deep learning.

• TensorFlow

ConvNets yang Keras dan modern, di TPU

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara membangun, melatih, dan menyesuaikan jaringan neural konvolusional Anda sendiri dari awal. Hal ini sekarang dapat dilakukan dalam hitungan menit menggunakan kecanggihan TPU. Anda juga akan mempelajari berbagai pendekatan, mulai dari pembelajaran transfer yang sangat sederhana hingga arsitektur konvolusional modern seperti Squeezenet. Lab ini mencakup penjelasan teoretis yang diperlukan tentang jaringan neural dan merupakan titik awal yang baik bagi developer yang mempelajari deep learning. Lab ini menggunakan Tensorflow 2.

• TensorFlow

Pipeline data berkecepatan TPU: tf.data.Dataset dan TFRecords

TPU sangat cepat. Aliran data pelatihan harus dapat mengimbangi kecepatan pelatihan mereka. Di lab ini, Anda akan mempelajari cara memuat data dari GCS dengan tf.data.Dataset API untuk melakukan feed pada TPU Anda.

• TensorFlow

Model Keras pertama Anda, dengan pemelajaran transfer

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara membangun pengklasifikasi Keras. Alih-alih mencoba mengetahui kombinasi sempurna dari lapisan jaringan neural untuk mengenali bunga, pertama-tama kita akan menggunakan teknik yang disebut pemelajaran transfer (transfer learning) untuk menyesuaikan model terlatih yang canggih ke set data kita. Lab ini mencakup penjelasan teoretis yang diperlukan tentang jaringan neural dan merupakan titik awal yang baik bagi developer yang mempelajari deep learning.

ConvNets, SqueezeNet, Xception modern, dengan Keras dan TPU

Di lab ini, Anda akan mempelajari arsitektur konvolusional modern dan menggunakan pengetahuan Anda untuk menerapkan konvnet sederhana namun efektif yang disebut "squeezenet". Lab ini mencakup penjelasan teoretis yang diperlukan tentang jaringan neural konvolusional serta merupakan titik awal yang bagus bagi developer yang mempelajari deep learning.

• TensorFlow

Membangun aplikasi chat berbasis LLM dan RAG menggunakan database Cloud SQL dan LangChain

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat database, men-deploy Layanan Pengambilan GenAI untuk database, dan membuat contoh aplikasi chat menggunakan layanan tersebut.

• Cloud SQL

TensorFlow, Keras dan deep learning, tanpa gelar PhD

Dalam codelab ini, Anda akan mengajari komputer untuk mengenali angka dari tulisan tangan dengan akurasi 99%, dalam 100 baris kode Python / Keras.

• TensorFlow

Menggunakan Video Intelligence API dengan Python

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Video Intelligence API dengan Python.

Dari Notebook ke Kubeflow Pipelines dengan HP Tuning: Perjalanan Data Science

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membangun dan men-deploy pipeline data science yang kompleks dengan penyesuaian hyperparameter di Kubeflow Pipelines, tanpa menggunakan SDK atau perintah CLI apa pun.

Kubeflow Pipelines - Perangkuman Masalah GitHub

Dalam codelab ini, Anda akan menyiapkan penginstalan Cloud AI Platforms Pipeline (KFP yang Dihosting) dengan GKE, membangun dan menjalankan alur kerja ML menggunakan Kubeflow Pipelines, serta menentukan dan menjalankan pipeline dari dalam AI Platform Notebook (Jupyter).

• TensorFlow

Dari Notebook ke Kubeflow Pipelines dengan MiniKF dan Kale

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membangun dan men-deploy pipeline data science yang kompleks dengan Kubeflow Pipelines, tanpa menggunakan perintah CLI atau SDK apa pun.

AI Generatif untuk Analisis Video dengan Vertex AI

Pelajari cara menganalisis penayangan influencer di YouTube pada perusahaan atau produk apa pun, menggunakan kemampuan AI Generatif Google.

AI generatif determenistik dengan panggilan fungsi Gemini di Java

Mendemonstrasikan fitur panggilan fungsi Gemini di aplikasi Java dengan memanggil model Gemini untuk mengorkestrasi input untuk panggilan fungsi, memanggil API, lalu memproses respons dalam panggilan Gemini lainnya dan men-deploy-nya ke endpoint REST.

Mengelola prosesor Document AI dengan Python

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara mengelola prosesor Document AI dengan Python.

Bangun, latih, dan deploy model XGBoost di Cloud AI Platform

Di lab ini, Anda akan mempelajari alur kerja ML lengkap di GCP: menyerap data dari BigQuery, membangun model XGBoost dalam instance Cloud AI Platform Notebooks, dan men-deploy model tersebut ke AI Platform.

Menganalisis model ML keuangan yang di-deploy di Cloud AI Platform dengan What-If Tool

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara melatih model XGBoost pada set data keuangan, men-deploy-nya ke Cloud AI Platform, dan menganalisisnya dengan What-If Tool

• TensorFlow

Membangun Asisten Shopping Pintar dengan AlloyDB dan Vertex AI Agent Builder - Bagian 2

Dalam codelab ini, Anda akan membangun aplikasi chat berbasis pengetahuan yang dirancang untuk menjawab pertanyaan pelanggan, memandu penemuan produk, dan menyesuaikan hasil penelusuran untuk set data e-commerce

Membangun Asisten Penelusuran Paten dengan AlloyDB dan Vertex AI Agent Builder - Bagian 2

Dalam codelab ini, Anda akan membangun aplikasi chat berbasis pengetahuan yang dirancang untuk menjawab pertanyaan terkait penelusuran paten dan memberikan hasil yang relevan secara kontekstual berdasarkan kebenaran set data paten sebagai sumbernya.

Computer Vision Menjadi Mudah: Vision AI pada Spring Boot dan Java

Kami akan membuat aplikasi Computer Vision menggunakan Spring Boot dan Java, yang memungkinkan Anda membuka potensi pengenalan dan analisis citra dalam project Anda.

• Cloud Run

Prosesor Khusus dengan Document AI (Python)

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan DocAI Pengadaan dan Lending DocAI untuk mengklasifikasikan dan mengurai dokumen khusus.

Pengenalan Karakter Optik (OCR) dengan Document AI (Python)

Dalam codelab ini, Anda akan melakukan Pengenalan Karakter Optik (OCR) dari dokumen PDF menggunakan Document AI dan Python. Anda akan mempelajari cara membuat permintaan proses Online (Sinkron) dan Batch (Asinkron).

Penguraian Formulir dengan Document AI (Python)

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Parser Formulir Document AI untuk mengurai formulir tulisan tangan dengan Python. Kami akan menggunakan formulir asupan medis sederhana sebagai contoh, tetapi prosedur ini akan berfungsi

Document AI Workbench - Ekstraktor Dokumen Kustom

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Document AI Workbench untuk membuat model yang sepenuhnya disesuaikan menggunakan data pelatihan Anda sendiri.

Document AI Workbench - Melakukan Pelatihan

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Uptraining Document AI untuk meningkatkan kualitas model menggunakan data pelatihan Anda sendiri.

Document AI: Memerlukan Interaksi Manusia

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Document AI Human in the Loop untuk menyelesaikan tugas Peninjauan Manual dengan Prosesor Khusus.

Pelatihan dan penyesuaian hyperparameter model PyTorch di Cloud AI Platform

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara melatih model di Cloud dengan penyesuaian hyperparameter. Kami akan menunjukkan cara melakukannya dengan PyTorch, tetapi Anda dapat melakukannya dalam framework apa pun yang Anda inginkan.

Perkiraan Deret Waktu dengan Vertex AI dan BigQuery ML

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara menyelesaikan masalah deret waktu menggunakan Vertex AI, yang mencakup Notebooks, Training, Prediction, dan BigQuery ML.

• TensorFlow

Menggunakan Text-to-Speech API dengan Python

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Text-to-Speech API dengan Python.

Menggunakan Vision API dengan Python

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Vision API dengan Python.

Insight Generatif dengan BigQuery SQL dan Vertex AI

Membuat aplikasi prediksi dan resep Rating Kesuksesan Film dengan kueri BigQuery SQL dan Vertex AI PaLM API.

LLM khusus SQL dengan BigQuery ML menggunakan Vertex AI PaLM API

Peringkasan kode sumber untuk repositori GitHub tersedia sebagai set data publik BigQuery, menggunakan Model Bahasa Besar Vertex AI untuk pembuatan teks (text-bison) sebagai fungsi jarak jauh yang dihosting di BigQuery.

Aplikasi Chat dengan PaLM API di Cloud Run

Mengembangkan aplikasi chat menggunakan framework Python Flask dan model PaLM API Vertex AI.

• Cloud Run

Latih dan deploy model klasifikasi gambar di perangkat dengan AutoML Vision di ML Kit

Dalam codelab ini, Anda akan melatih pengklasifikasi gambar menggunakan AutoML Vision Edge di ML Kit, dan menjalankannya di ponsel Android atau iOS menggunakan ML Kit SDK.

• TensorFlow
• Android
• ML Kit
• Firebase

Cloud Function yang menggabungkan Model Bison PaLM Text

Mendemonstrasikan Cloud Function yang ditulis dalam Python yang menginisialisasi modul Vertex AI, lalu menyediakan endpoint untuk memanggil model PaLM Text Bison.

Membuat model klasifikasi teks kustom, lalu mengupdate aplikasi Anda

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara meningkatkan kualitas model yang Anda bangun di jalur Mulai menggunakan klasifikasi teks seluler, sehingga Anda dapat memiliki model yang sesuai dengan data Anda sendiri. Anda akan melihat cara mengupdate aplikasi Android dan iOS dengan model baru

• Android
• TensorFlow

Membangun aplikasi gaya pesan dasar

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membangun aplikasi pesan sederhana dengan kotak teks dan tombol kirim.

• TensorFlow
• Android

Aplikasi Text Ringkas dengan Vertex AI dan Svelte Kit

Bangun kasus penggunaan Peringkasan Teks agar pengguna dapat meringkas artikel, teks, dan bentuk konten lainnya menggunakan Vertex AI Google Cloud di aplikasi web Svelte Kit.

Membuat model kustom untuk pengklasifikasi gambar Anda

Dalam codelab ini, Anda akan melatih model ML untuk mengenali bunga tertentu.

• Android
• TensorFlow

TensorFlow.js: Latih ulang model deteksi spam komentar untuk menangani kasus ekstrem

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Model Maker untuk melatih ulang model spam komentar untuk memperhitungkan kasus ekstrem yang tidak dapat ditangani model terlatih, lalu men-deploy ulang model baru ke aplikasi web.

• TensorFlow

Mengintegrasikan Model Kustom ke dalam Aplikasi

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara mengintegrasikan model klasifikasi gambar kustom ke dalam aplikasi Android atau iOS menggunakan Model Kustom ML Kit.

• Android
• TensorFlow

Membuat model Machine Learning Spam Komentar

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara pembuatan model machine learning yang mampu memfilter spam dari komentar lain.

• Android
• TensorFlow

Metode Perangkuman Teks menggunakan PaLM API Vertex AI

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model generatif untuk merangkum informasi dari teks dengan menggunakan metode penjejalan ( stuffing)

Membuat webcam cerdas di JavaScript dengan model Machine Learning terlatih TensorFlow.js

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara memuat dan menggunakan salah satu model terlatih TensorFlow.js (COCO-SSD) serta menggunakannya untuk mengenali objek umum yang telah dilatihkan.

• TensorFlow

Menggunakan Document AI Warehouse untuk Menyerap, Memproses, dan Menelusuri Dokumen

Dalam codelab ini, Anda akan menggunakan Document AI Warehouse untuk menyerap, memproses, dan menelusuri teks lengkap dokumen.

Gunakan "Google Terjemahan" dasar Aplikasi Express.js di App Engine, Cloud Functions, dan Cloud Run

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Google Cloud Translation API dengan Node.js dan berjalan secara lokal atau men-deploy ke platform komputasi serverless Cloud (App Engine, Cloud Functions, atau Cloud Run).

Membangun model Deteksi Penipuan di Cloud AI Platform dengan TensorFlow Enterprise dan BigQuery

Di lab ini, Anda akan langsung menyerap set data BigQuery dan melatih model deteksi penipuan dengan TensorFlow Enterprise di AI Platform Google Cloud.

• TensorFlow

Menjelaskan model deteksi penipuan dengan Cloud AI Platform

Di lab ini, Anda akan membangun tf.keras untuk mengidentifikasi transaksi penipuan menggunakan TensorFlow, lalu menafsirkan hasil model dengan Explainable AI SDK dari Cloud.

• TensorFlow

Data ke AI Generatif dengan Spanner dan Vertex AI Imagen API

Bangun aplikasi generator pose untuk menghasilkan gambar berdasarkan perintah pose yang dibuat oleh pengguna dengan data yang diambil dari database Spanner menggunakan API aplikasi server.

Chat yang didukung AI generatif dengan pengguna dan dokumen di Java dengan PaLM dan LangChain4J

Dalam codelab ini, Anda akan melakukan chat dengan pengguna, atau mengajukan pertanyaan tentang dokumentasi, menggunakan AI Generatif di Java, mengintegrasikan model bahasa besar PaLM, dan memanfaatkan framework orkestrasi LLM LangChain4J

Mengotomatiskan tugas Google Workspace dengan Gemini API

Pelajari cara menggunakan kecanggihan Gemini API untuk mengotomatiskan tugas Google Workspace dan mengeksplorasi berbagai kemungkinan yang ada.

• Google Workspace

Cara Berinteraksi dengan API Menggunakan Panggilan Fungsi di Gemini

Dalam codelab ini, Anda akan menggunakan panggilan fungsi di Gemini untuk membangun aplikasi bagi pengguna untuk bertanya tentang nilai tukar, mengambil data terbaru dari API eksternal, lalu merespons pengguna dengan jawabannya.

Pembuatan teks AI generatif di Java dengan PaLM dan LangChain4J

Dalam codelab ini, Anda akan mulai menggunakan AI Generatif di Java, mengintegrasikan model bahasa besar PaLM, dan memanfaatkan framework orkestrasi LLM LangChain4J

Pelatihan TensorFlow.js di Codelab Node.js

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat dan melatih model estimasi lapangan bisbol menggunakan TensorFlow.js di server Node.js, dan menyajikan metrik ke klien.

• TensorFlow

TensorFlow.js: Mengonversi Python TersimpanModel ke format TensorFlow.js

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan model ML Python yang ada dalam format TersimpanModel dan mengonversinya ke format TensorFlow.js sehingga dapat berjalan di browser web sambil mempelajari cara mengatasi masalah umum yang mungkin terjadi dalam konversi.

• TensorFlow

Otomatisasi Perintah Slack

Kode sumber untuk membuat Perintah Slash Slack untuk ringkasan teks dalam Aplikasi Slack. Aplikasi Slack menggunakan Cloud Function untuk memanggil PaLM API untuk fitur ringkasan teks.

Mengenali Bunga dengan TensorFlow Lite di Android

Dalam codelab ini, Anda akan mengambil pengklasifikasi gambar, dan menjalankannya di ponsel Android menggunakan TensorFlow Lite.

• Android
• TensorFlow

Penelusuran Kemiripan dengan Spanner dan Vertex AI

Bangun aplikasi penelusuran kesamaan untuk rekomendasi pakaian berdasarkan input pengguna dan lakukan penelusuran terhadap data yang disimpan di spanner dan diindeks oleh Vector Search untuk merespons dengan tetangga terdekat.

Pengenalan Ucapan AI dengan TensorFlow Lite untuk Microcontrollers dan SparkFun Edge

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menjalankan model pengenalan ucapan menggunakan TensorFlow Lite untuk Microcontroller di SparkFun Edge, yaitu board pengembangan bertenaga baterai yang berisi mikrokontroler.

• TensorFlow

TensorFlow.js - Pengenalan audio menggunakan pemelajaran transfer

Dalam codelab ini, Anda akan membangun jaringan pengenalan audio dasar yang dapat mengenali suara Anda dan menggunakannya untuk mengontrol penggeser di browser. Anda akan menggunakan TensorFlow.js, library machine learning yang canggih dan fleksibel untuk JavaScript.

• TensorFlow

Mengenali fitur teks dan wajah ML Kit: iOS

Dalam codelab ini, Anda akan membangun aplikasi iOS dengan ML Kit yang menggunakan Machine Learning di perangkat untuk mengenali teks dan fitur wajah dalam gambar.

• ML Kit

Analisis Bookshelf: Menggunakan Gemini untuk membangun Aplikasi Java Cloud Run yang membawa data BigQuery ke web

Kita akan menggunakan Gemini untuk membantu pembuatan aplikasi peringkasan bookshelf yang sekadar membawa data BigQuery ke web dan di-deploy di Cloud Run.

• Cloud Run

Membangun aplikasi chat berbasis LLM dan RAG menggunakan AlloyDB AI dan LangChain

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat cluster AlloyDB, men-deploy Layanan Pengambilan Database GenAI untuk database, dan membuat aplikasi contoh menggunakan layanan tersebut.

TensorFlow.js - Membuat Prediksi dari Data 2D

Dalam codelab ini, Anda akan melatih model untuk membuat prediksi dari data numerik. Dengan mempertimbangkan “Tenaga kuda” yang dimiliki mobil, model ini akan mencoba memprediksi “Mil per Galon” untuk mobil tersebut. Dalam terminologi machine learning, hal ini dijelaskan sebagai tugas regresi karena memprediksi nilai berkelanjutan.

• TensorFlow

TensorFlow.js - Pengenalan angka dari tulisan tangan dengan CNN

Dalam codelab ini, Anda akan melatih model untuk mengidentifikasi angka dari tulisan tangan. Dalam terminologi machine learning, hal ini dikenal sebagai tugas klasifikasi karena memprediksi kategori untuk input yang diberikan.

• TensorFlow

TensorFlow.js: Menggunakan Firebase Hosting untuk men-deploy dan menghosting model machine learning dalam skala besar

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan infrastruktur Firebase untuk men-deploy model ML sehingga dapat digunakan dan dimanfaatkan di situs Anda menggunakan TensorFlow.js

• TensorFlow

Pengklasifikasi Gambar Pemelajaran Transfer TensorFlow.js

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara mem-build “Teachable machine”, pengklasifikasi gambar kustom yang akan Anda latih dengan cepat di browser menggunakan TensorFlow.js.

• TensorFlow

Melatih model deteksi spam komentar dengan TensorFlow Lite Model Maker

Pelajari cara melatih model deteksi spam komentar dengan TensorFlow Lite Model Maker.

• TensorFlow
• Flutter

Membuat dan men-deploy model deteksi objek kustom dengan TensorFlow Lite (Android)

Dalam codelab ini, Anda akan membuat aplikasi Android yang dapat mendeteksi objek dalam gambar. Anda akan memulai dengan melatih model deteksi objek kustom dengan TFLite Model Maker, lalu men-deploy-nya dengan TFLite Task Library

• TensorFlow
• Android

Mem-build Aplikasi Computer Vision pertama Anda di Android atau iOS

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat aplikasi sederhana untuk Android dan iOS yang dapat memberi label gambar dengan benar.

• Android
• TensorFlow

Membuat aplikasi dasar untuk klasifikasi audio

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat aplikasi dasar untuk klasifikasi audio, yang dapat merekam audio menggunakan mikrofon ponsel.

• Android
• TensorFlow

Membuat model Klasifikasi Audio kustom terlatih

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menyesuaikan model Klasifikasi Audio terlatih untuk mendeteksi suara burung.

• Android
• TensorFlow

Memanggil backend Penelusuran Produk API Vision di Android

Dalam codelab ini, Anda akan menambahkan kode ke aplikasi Android untuk memanggil backend Product Search Vision API agar pengguna aplikasi dapat menelusuri produk menggunakan gambar.

• Android

TensorFlow.js: Melatih kembali model deteksi spam komentar untuk menangani kasus ekstrem

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Model Maker untuk melatih ulang model spam komentar untuk memperhitungkan kasus ekstrem yang tidak dapat ditangani model terlatih, lalu men-deploy ulang model baru ke aplikasi web.

• TensorFlow

TensorFlow.js: Membuat sistem deteksi spam komentar

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat halaman web sederhana yang memiliki kemampuan mengomentari seperti artikel postingan blog dan mengintegrasikannya dengan model machine learning terlatih untuk mendeteksi postingan spam komentar, sehingga Anda dapat memfilternya bahkan sebelum disimpan di database backend, sehingga mengurangi waktu dan biaya pemrosesan server.

• TensorFlow

Buat situs sederhana yang mengklasifikasikan gambar

Pelajari cara membuat situs sederhana yang mengklasifikasikan gambar dengan Penayangan TensorFlow.

• TensorFlow

Membuat aplikasi Android untuk mendeteksi objek dalam gambar

Pelajari cara membuat aplikasi Android yang mendeteksi objek dalam gambar dan merender hasil di UI-nya.

• TensorFlow
• Android

Membuat backend penelusuran gambar produk dengan Vision API Product Search

Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara membuat backend penelusuran gambar produk menggunakan Vision API Product Search, dan cara membuat kunci API untuk memanggil backend dari aplikasi seluler.

• Android

Membuat aplikasi iOS untuk memprediksi nilai

Pelajari cara membuat aplikasi iOS yang mendeteksi objek dalam gambar dan merender hasil di UI-nya.

• TensorFlow

Membuat model klasifikasi teks kustom dengan TensorFlow Lite Model Maker

Pelajari cara melatih ulang model deteksi spam untuk mendeteksi jenis spam tertentu dengan TensorFlow Lite Model Maker.

• TensorFlow
• Flutter

Membuat aplikasi Flutter untuk mengklasifikasikan teks

Pelajari cara mem-build aplikasi Flutter yang mengklasifikasikan teks dan menampilkan hasil di UI-nya.

• TensorFlow
• Flutter

对象检测入门

了解对象检测的基础知识，以及如何将预训练的对象检测器集成到您的移动应用中。

• TensorFlow
• Android

商品图片搜索入门

了解如何使用设备端对象检测功能为移动应用构建商品图片搜索功能。

• Android
• TensorFlow

移动文本分类入门

了解如何在一个移动应用中使用机器学习技术来识别文本，并打造一个能够过滤评论中的垃圾内容的应用。

• TensorFlow
• Android

在 Google Cloud 中构建自定义响应式聊天机器人

学习如何为 Dialogflow 聊天机器人构建自定义前端，为用户打造自然的对话式体验，然后使用 Cloud Vision 增强前端，使它能够分析上传的图片，并将相关分析结果包含在响应中。

• Dialogflow

深入了解图片分类

了解如何构建自定义图片分类模型，进一步提高您在“图片分类入门”在线课程中学到的技能。

• TensorFlow
• Android

深入了解对象检测

了解如何使用 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Lite Model Maker 库训练您自己的自定义对象检测模型，并提升您在“对象检测入门”在线课程中学到的所有技能。

• TensorFlow
• Android

深入了解音频分类

了解如何借助 TFlite Model Maker，根据您的需求自定义经过预训练的音频分类模型，并将其部署到您的应用中。

• Android
• TensorFlow

垃圾评论检测入门

了解有关使用 TensorFlow.js 为 Web 应用创建自定义文本分类模型方面的基础知识。

• TensorFlow

音频分类入门

了解如何在移动应用中使用机器学习功能对移动设备接收到的声音进行分类。

• TensorFlow
• Android

深入了解商品图片搜索

了解如何构建商品图片搜索后端并从移动应用调用该后端，从而增强在“商品图片搜索入门”在线课程中构建的商品搜索功能。

• Android
• TensorFlow

使用 TensorFlow 进行神经网络编程

从新编程范式的首要原则，到如何创建卷积神经网络来实现高级图像识别和分类，从而解决常见的计算机视觉问题；在这里，您可以获得所需的一切信息，真正理解机器学习。

• TensorFlow

移动图片分类入门

了解如何使用计算机视觉技术构建能够“看到”和标记图片的移动应用。

• TensorFlow
• Android

深入了解垃圾评论检测

了解如何再训练垃圾评论模型，使之涵盖使用默认的预制模型时可能会漏掉的极端情况。

• TensorFlow

使用 Document AI 智能处理手写表单 (Python)

在此 Codelab 中，我将创建一个以 Python 编写的 Document AI API 教程。

在 Android 上使用 TensorFlow Lite 识别花卉（Beta 版）

在此 Codelab 中，您将提取一个图像分类器，然后使用 TensorFlow Lite 在 Android 手机上运行它。

• Android
• TensorFlow

机器学习入门“Hello, World”

了解创建神经网络的基础知识，以及了解它如何定义行为的规则。

• TensorFlow

构建卷积并执行池化

了解如何构建卷积并执行池化以增强计算机视觉。

• TensorFlow

使用 TensorFlow 构建计算机视觉模型

了解如何使用 TensorFlow 创建用以识别衣物的计算机视觉模型。

• TensorFlow

使用卷积神经网络 (CNN) 处理复杂图像

了解如何使用 CNN 处理复杂图像（需要识别的主体可能位于图像上的任意位置）。

• TensorFlow

构建卷积神经网络 (CNN) 以增强计算机视觉

了解如何构建 CNN，从而使计算机更加高效地根据检测到的特征对图像内容进行分类。

• TensorFlow

使用大型数据集训练卷积神经网络 (CNN)，以免过拟合

学习使用大型数据集训练 CNN 以避免过拟合。

• TensorFlow

Leveraging the Gemini Pro Vision model for image understanding, multimodal prompts and accessibility

Explore how you can use the new Gemini Pro Vision model with the Gemini API to handle multimodal input data including text and image prompts to receive a text result. In this solution, you will learn how to access the Gemini API with image and text data, explore a variety of examples of prompts that can be achieved using images using Gemini Pro Vision and finally complete a codelab exploring how to use the API for a real-world problem scenario involving accessibility and basic web development.

• Gemini

Getting started with the Gemini API and Android

Learn how to use the Gemini API and the Google AI SDK to prototype generative AI in Android applications.

• Gemini
• Android
• Vertex AI in Firebase

Getting started with the Gemini API and Web apps

Learn how to use the Gemini API and the Google AI JavaScript SDK to prototype generative AI for web apps. Use the Google AI JavaScript SDK to make your first generative AI call using the Gemini API in your client-side web application. Explore a sample application and learn how to make multimodal prompts (that combine image and text).

• Vertex AI in Firebase
• Gemini

Getting started with the Gemini API and Dart and Flutter

Learn how to use the Gemini API and the Google AI Dart SDK to prototype generative AI in Dart and Flutter applications.

• Vertex AI in Firebase
• Flutter
• Gemini

Getting started with the Gemini API and Swift

Learn how to use the Gemini API and the Google AI Swift SDK to prototype generative AI with Swift. Use the Google AI Swift SDK to make your first generative AI call using the Gemini API in your application. Explore a sample application and learn how to make multimodal prompts (that combine image and text).

• Vertex AI in Firebase
• Gemini

Getting started with Google AI Studio and the Gemini API using Node.js

Learn how to prototype text-based prompts with Google AI Studio and get started writing your first Gemini API Node.js script.

• Gemini

Incorporating generative AI into your game development process with Gemini and Gemma AI

Learn how generative AI can be used in different stages of game development from preproduction to in-game solutions using Gemini AI and Gemma model.

• Gemini

Creating a multiplayer crossword with Gemini, Flutter, and Firebase

Learn how the Google engineering teams created a multiplayer crossword using Gemini, Flutter, and Firebase.

• Flutter
• Firebase

Integrating machine learning APIs

In this codelab, we’ll explore the Vision, Speech-to-Text, Translation and Natural Language APIs. At the end, we’ll use these APIs to analyse audio recordings and map them to relevant images.

Build a computer vision model with TensorFlow

Learn to create a computer vision model that recognizes items of clothing with TensorFlow.

• TensorFlow

Gemini API Firebase Extensions: Quickly enhance your app with generative AI

Learn how the Gemini API Firebase Extensions enable you to add Gemini to your apps without becoming an AI expert.

• Firebase Extensions
• Gemini
• Firebase