Ứng dụng tìm kiếm cửa hàng đồ chơi có cơ sở dữ liệu trên đám mây, môi trường thời gian chạy không máy chủ và tích hợp nguồn mở

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng Tìm kiếm vectơ dựa trên RAG được thiết kế để tìm đồ chơi phù hợp với nội dung tìm kiếm của khách hàng (thông qua văn bản và hình ảnh), tạo đồ chơi tuỳ chỉnh dựa trên yêu cầu của người dùng và dự đoán giá của đồ chơi được tạo tuỳ chỉnh bằng cách sử dụng AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j và Hộp công cụ GenAI cho cơ sở dữ liệu.

Xây dựng ứng dụng trò chuyện dựa trên LLM và RAG bằng AI AlloyDB và LangChain

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo cụm AlloyDB, triển khai Dịch vụ truy xuất cơ sở dữ liệu GenAI cho cơ sở dữ liệu và tạo một ứng dụng mẫu bằng dịch vụ này.

• AlloyDB cho PostgreSQL

Bắt đầu sử dụng tính năng Nhúng vectơ bằng AI AlloyDB

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng AI AlloyDB kết hợp với tính năng tìm kiếm vectơ và tạo chỉ mục trên dữ liệu vectơ

• AlloyDB cho PostgreSQL

Bắt đầu sử dụng tính năng Nhúng vectơ trong Cloud SQL cho PostgreSQL

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng tính năng tích hợp AI của Cloud SQL kết hợp với tính năng tìm kiếm vectơ và tạo chỉ mục trên dữ liệu vectơ

• Cloud SQL

Cài đặt và thiết lập Hộp công cụ cho các ứng dụng Gen AI và Agentic trên AlloyDB

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tạo và triển khai Hộp công cụ cho Ứng dụng dự đoán giá sử dụng AlloyDB và các tính năng AI tạo sinh bằng cách sử dụng dịch vụ Hộp công cụ AI tạo sinh cho cơ sở dữ liệu.

Tạo ứng dụng đề xuất tư thế Yoga theo bối cảnh bằng Firestore, Tìm kiếm vectơ và Gemini 2.0!

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng tìm kiếm tư thế Yoga theo bối cảnh dựa trên kiến thức, được thiết kế để trả lời các câu hỏi của người dùng về tư thế Yoga sao cho phù hợp với câu hỏi của họ. Quyền này cũng cho phép thực hiện các nhiệm vụ quản trị như tạo và chỉnh sửa tư thế Yoga.

Nhận dạng, xác định ngôn ngữ và dịch văn bản bằng Bộ công cụ học máy và CameraX: Android

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng Android bằng Bộ công cụ máy học. Bộ công cụ này sử dụng công nghệ Học máy trên thiết bị để nhận dạng, xác định ngôn ngữ và dịch văn bản từ 59 ngôn ngữ. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách tích hợp thư viện CameraX để thực hiện những nhiệm vụ này từ nguồn cấp dữ liệu máy ảnh theo thời gian thực.

• Firebase
• Android

Gemini trong Java với Vertex AI và LangChain4j

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ trò chuyện với người dùng, đặt câu hỏi về tài liệu hoặc mở rộng mô hình bằng tính năng gọi hàm, sử dụng AI tạo sinh trong Java, tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn Gemini trên Vertex AI và tận dụng khung LangChain4j

Sử dụng API Dịch bằng Python

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng API Dịch bằng Python.

Tạo Trợ lý mua sắm thông minh bằng AlloyDB và Vertex AI Agent Builder – Phần 1

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng trò chuyện dựa trên kiến thức được thiết kế để trả lời các câu hỏi của khách hàng, hướng dẫn khách hàng khám phá sản phẩm và điều chỉnh kết quả tìm kiếm cho phù hợp với một tập dữ liệu thương mại điện tử

Truy cập vào Gemini Chat bằng SDK python thông qua điểm cuối Private Service Connect

Truy cập Gemini từ máy ảo thông qua SDK python và điểm cuối PSC

• Vertex AI

Tạo ứng dụng trò chuyện tạo sinh bằng cuộc trò chuyện trong Vertex AI

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng Vertex AI trao đổi để tạo, định cấu hình và triển khai một nhân viên hỗ trợ Data Store cũng như ứng dụng nhắn tin để trả lời các câu hỏi của khách hàng về các sản phẩm trên Google Store.

TensorFlow.js: Sử dụng tính năng Lưu trữ Firebase để triển khai và lưu trữ mô hình học máy trên quy mô lớn

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng cơ sở hạ tầng của Firebase để triển khai mô hình học máy để có thể sử dụng và sử dụng mô hình này trên trang web bằng TensorFlow.js

• TensorFlow

Chức năng đám mây để tóm tắt nội dung bằng PaLM Vertex AI API và Google Cloud Storage

Hàm Cloud minh hoạ cách xử lý tệp được tải lên trong Google Cloud Storage và tóm tắt bằng Vertex AI PaLM API đối với nội dung.

Dùng Vertex AI AutoML để dự đoán Xếp hạng phim

Chúng tôi sẽ tạo một mô hình dự đoán Điểm số của phim bằng Vertex AI AutoML và triển khai mô hình đó cho một điểm cuối API cũng như kích hoạt API dự đoán qua Java Cloud Functions.

Dự đoán phân loại phim bằng BQML bằng SQL

Chúng ta sẽ tạo một mô hình dự đoán Điểm số của phim chỉ bằng SQL với công nghệ học máy BigQuery

Triển khai "Google Dịch" cơ bản ứng dụng trên Python 3 Cloud Functions

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Google Cloud Translation API với Python và chạy cục bộ hoặc triển khai cho một nền tảng điện toán không máy chủ đám mây (App Engine, Cloud Functions hoặc Cloud Run).

Triển khai "Google Dịch" cơ bản ứng dụng trên Python 2 Cloud Run (Docker)

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Google Cloud Translation API với Python và chạy cục bộ hoặc triển khai cho một nền tảng điện toán không máy chủ đám mây (App Engine, Cloud Functions hoặc Cloud Run).

Triển khai "Google Dịch" cơ bản ứng dụng trên Python 3 Cloud Run (Docker)

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Google Cloud Translation API với Python và chạy cục bộ hoặc triển khai cho một nền tảng điện toán không máy chủ đám mây (App Engine, Cloud Functions hoặc Cloud Run).

Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh để tạo kết quả tìm kiếm sản phẩm trực quan bằng Bộ công cụ học máy: Android

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng Android có Bộ công cụ học máy sử dụng công nghệ Học máy trên thiết bị để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh, sau đó cho phép người dùng tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh.

• Android
• Bộ công cụ máy học

Sử dụng AI trong tài liệu mua sắm để phân tích cú pháp hoá đơn bằng Sổ tay trên nền tảng AI

Bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng công cụ Mua sắm DocumentAI để phân tích cú pháp hoá đơn một cách thông minh.

PySpark cho lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên Dataproc

Phòng thí nghiệm này hướng dẫn bạn cách sử dụng Spark MLlib và spark-nlp để thực hiện công nghệ học máy và NLP đối với số lượng lớn dữ liệu.

Các mô hình tạo nguyên mẫu trong Máy tính xách tay nền tảng AI

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Sổ tay trên nền tảng AI để tạo nguyên mẫu cho quy trình học máy. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách tạo một phiên bản sổ tay tuỳ chỉnh, theo dõi mã sổ tay trong git và gỡ lỗi mô hình bằng Công cụ What-If.

• TensorFlow

Triển khai "Google Dịch" cơ bản ứng dụng trên Python 2 App Engine

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Google Cloud Translation API với Python và chạy cục bộ hoặc triển khai cho một nền tảng điện toán không máy chủ đám mây (App Engine, Cloud Functions hoặc Cloud Run).

Sử dụng API Ngôn ngữ tự nhiên với Python

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng API Ngôn ngữ tự nhiên với Python.

Bookshelf Analytics (Phân tích giá sách): Sử dụng Gemini để xây dựng ứng dụng SQL bằng BigQuery và AI tạo sinh

Chúng tôi sẽ sử dụng Gemini để giúp tạo đề xuất về sách và số liệu phân tích tóm tắt bằng BigQuery (AI tạo sinh chỉ dành cho SQL).

Phân tích giá sách: Sử dụng Gemini để tạo ứng dụng Java Cloud Run giúp đưa dữ liệu BigQuery lên web

Chúng tôi sẽ sử dụng Gemini để giúp tạo một ứng dụng tóm tắt giá sách. Ứng dụng này chỉ đơn giản là chứa dữ liệu BigQuery để tải lên web và triển khai trên Cloud Run.

• Cloud Run

Trình tạo giá sách: Sử dụng Gemini để tạo Hàm Java Cloud cho ứng dụng Gemini

Chúng tôi sẽ tạo một ứng dụng đề xuất và tóm tắt về sách bằng cách sử dụng AI tạo sinh (Gemini) của Vertex AI trong một Hàm đám mây dưới dạng một chức năng từ xa của BigQuery.

Xây dựng Hệ thống tìm kiếm chất lượng cao của Google cùng Vertex AI

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một công cụ tìm kiếm chất lượng của Google có thể giúp trả lời các truy vấn từ tài liệu và tệp văn bản của bạn bằng Vertex AI Search/Agent Builder.

• Google Cloud
• Vertex AI

Nhận dạng văn bản và các đặc điểm trên khuôn mặt bằng Bộ công cụ học máy: Android

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng Android có Bộ công cụ học máy sử dụng công nghệ Học máy trên thiết bị để nhận dạng văn bản và đặc điểm khuôn mặt trong hình ảnh.

• Android
• Bộ công cụ máy học

Nhận dạng, xác định ngôn ngữ và dịch văn bản bằng Bộ công cụ học máy và CameraX: Android

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng Android có Bộ công cụ học máy sử dụng công nghệ Học máy trên thiết bị để nhận dạng, xác định ngôn ngữ và dịch văn bản từ 59 ngôn ngữ. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách tích hợp thư viện CameraX để thực hiện những nhiệm vụ này từ nguồn cấp dữ liệu camera theo thời gian thực.

• Bộ công cụ máy học
• Android
• Firebase

Cập nhật ứng dụng của bạn để sử dụng mô hình Học máy lọc thư rác

Tìm hiểu cách cập nhật một ứng dụng bằng mô hình học máy có khả năng lọc bỏ bình luận rác ở chế độ cơ bản.

• Android
• TensorFlow

Xây dựng mô hình học máy tài chính bằng công cụ What-If và Vertex AI

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách huấn luyện mô hình XGTăng trên một tập dữ liệu tài chính, triển khai mô hình đó cho Vertex AI và phân tích mô hình đó bằng Công cụ What-if

• TensorFlow

Mạng nơron tích chập, với Keras và TPU

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách tập hợp lớp tích chập thành một mô hình mạng nơron có thể nhận dạng hoa. Lần này, bạn sẽ tự xây dựng mô hình từ đầu và sử dụng sức mạnh của TPU để huấn luyện mô hình chỉ trong vài giây cũng như lặp lại thiết kế của mô hình. Phòng thí nghiệm này đưa ra những nội dung giải thích lý thuyết cần thiết về mạng nơron tích chập và là xuất phát điểm phù hợp để các nhà phát triển tìm hiểu về công nghệ học sâu.

• TensorFlow

Keras và Convnet hiện đại trên TPU

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng, huấn luyện và điều chỉnh mạng nơron tích chập của riêng mình từ đầu. Giờ đây, bạn có thể thực hiện việc này chỉ trong vài phút bằng sức mạnh của TPU. Bạn cũng sẽ khám phá nhiều cách tiếp cận từ phương pháp học chuyển giao rất đơn giản sang các kiến trúc tích chập hiện đại như Squeezenet. Phòng thí nghiệm này đưa ra những nội dung giải thích lý thuyết cần thiết về mạng nơron và là xuất phát điểm phù hợp để các nhà phát triển tìm hiểu về công nghệ học sâu. Phòng thí nghiệm này sử dụng Tensorflow 2.

• TensorFlow

Quy trình dữ liệu tốc độ TPU: tf.data.Dataset và TFRecords

TPU rất nhanh. Luồng dữ liệu huấn luyện phải bắt kịp tốc độ huấn luyện. Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách tải dữ liệu từ GCS bằng tf.data.Dataset API để cấp dữ liệu cho TPU.

• TensorFlow

Mô hình Keras đầu tiên của bạn có công nghệ học chuyển

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo thuật toán phân loại Keras. Thay vì cố gắng tìm ra sự kết hợp hoàn hảo giữa các lớp mạng nơron để nhận biết hoa, trước tiên chúng ta sẽ sử dụng kỹ thuật có tên là học chuyển giao để điều chỉnh một mô hình đã được huấn luyện trước mạnh mẽ vào tập dữ liệu của mình. Phòng thí nghiệm này đưa ra những nội dung giải thích lý thuyết cần thiết về mạng nơron và là xuất phát điểm phù hợp để các nhà phát triển tìm hiểu về công nghệ học sâu.

Continnet hiện đại, Chromiumnet, Xception, với Keras và TPU

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu về kiến trúc tích chập hiện đại và sử dụng kiến thức của mình để triển khai một mạng chập đơn giản nhưng hiệu quả có tên là "scramblenet". Phòng thí nghiệm này đưa ra những nội dung giải thích lý thuyết cần thiết về mạng nơron tích chập và là xuất phát điểm phù hợp để các nhà phát triển tìm hiểu về công nghệ học sâu.

• TensorFlow

Xây dựng ứng dụng trò chuyện dựa trên LLM và RAG bằng cơ sở dữ liệu Cloud SQL và LangChain

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo cơ sở dữ liệu, triển khai Dịch vụ truy xuất GenAI cho cơ sở dữ liệu và tạo một ứng dụng trò chuyện mẫu bằng dịch vụ này.

• Cloud SQL

TensorFlow, Keras và mô hình học sâu mà không cần tiến sĩ

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ dạy máy tính nhận dạng các chữ số viết tay với độ chính xác 99%, bằng 100 dòng mã Python / Keras.

• TensorFlow

Sử dụng Video Intelligence API với Python

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Video Intelligence API với Python.

Từ Sổ tay đến quy trình Kubeflow với HP Tuning: Một hành trình khoa học dữ liệu

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các quy trình khoa học dữ liệu phức tạp bằng cách điều chỉnh siêu tham số trên Quy trình Kubeflow mà không cần sử dụng lệnh CLI hoặc SDK nào.

Quy trình Kubeflow – Tóm tắt vấn đề trên GitHub

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ thiết lập quy trình Cloud AI Platforms (KFP lưu trữ) bằng GKE, xây dựng và chạy quy trình công việc học máy bằng Kubeflow Pipelines, đồng thời xác định và chạy quy trình trong Sổ tay nền tảng AI (Jupyter).

• TensorFlow

Từ Notebook đến quy trình Kubeflow với MiniKF và Kale

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và triển khai quy trình khoa học dữ liệu phức tạp bằng Quy trình Kubeflow mà không cần sử dụng lệnh CLI hoặc SDK nào.

AI tạo sinh cho công cụ phân tích video kết hợp với Vertex AI

Tìm hiểu cách phân tích quan điểm của những người có sức ảnh hưởng trên YouTube về bất kỳ công ty hoặc sản phẩm nào bằng cách sử dụng các chức năng AI tạo sinh của Google.

AI tạo sinh quyết định với chức năng gọi của Gemini trong Java

Minh hoạ tính năng gọi hàm của Gemini trong một ứng dụng Java bằng cách gọi mô hình Gemini để sắp xếp dữ liệu đầu vào cho việc gọi hàm, gọi API, sau đó xử lý phản hồi trong một lệnh gọi Gemini khác và triển khai dữ liệu đó đến một điểm cuối REST.

Quản lý trình xử lý Document AI bằng Python

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách quản lý trình xử lý Document AI bằng Python.

Xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình XGTăng trên Cloud AI Platform

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu một quy trình công việc học máy hoàn chỉnh trên GCP: nhập dữ liệu từ BigQuery, xây dựng mô hình XGTăng trong phiên bản Sổ tay trên Cloud AI Platform và triển khai mô hình cho Nền tảng AI.

Phân tích mô hình học máy tài chính được triển khai trên Cloud AI Platform bằng Công cụ What-if

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách huấn luyện mô hình XGTăng trên một tập dữ liệu tài chính, triển khai mô hình đó cho Cloud AI Platform và phân tích mô hình đó bằng Công cụ điều gì xảy ra nếu

• TensorFlow

Lớp học lập trình về Tối ưu hoá giao dịch mua hàng trong ứng dụng theo thời gian thực trên thiết bị

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách triển khai mô hình TFLite để cá nhân hoá ứng dụng cho từng người dùng và tối ưu hoá giao dịch mua hàng trong ứng dụng

• Firebase
• Thử nghiệm A/B trong Firebase
• TensorFlow
• Android
• Google Analytics
• BigQuery
• Firebase ML
• Cấu hình từ xa Firebase

Thêm tính năng Phân loại văn bản trên thiết bị vào ứng dụng bằng TensorFlow Lite và Firebase – Lớp học lập trình về iOS

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách triển khai tính năng Phân loại văn bản bằng Firebase và TensorFlow Lite.

• Firebase ML
• Firebase
• TensorFlow

Thêm đề xuất vào ứng dụng bằng TensorFlow Lite và Firebase – Lớp học lập trình iOS

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo công cụ đề xuất nội dung cho ứng dụng bằng Tensorflow và Firebase

• TensorFlow
• Firebase ML
• Firebase
• Google Analytics

Thêm đề xuất vào ứng dụng bằng TensorFlow Lite và Firebase – Lớp học lập trình về Android

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo công cụ đề xuất nội dung cho ứng dụng bằng Tensorflow và Firebase.

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

Thêm tính năng Phân loại văn bản trên thiết bị vào ứng dụng bằng TensorFlow Lite và Firebase – Lớp học lập trình về Android

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách triển khai tính năng Phân loại văn bản bằng Firebase và TensorFlow Lite.

• Firebase ML
• TensorFlow
• Firebase
• Android

Tạo Trợ lý mua sắm thông minh bằng AlloyDB và Vertex AI Agent Builder – Phần 2

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng trò chuyện dựa trên kiến thức được thiết kế để trả lời các câu hỏi của khách hàng, hướng dẫn khách hàng khám phá sản phẩm và điều chỉnh kết quả tìm kiếm cho phù hợp với một tập dữ liệu thương mại điện tử

Tạo Trợ lý tìm kiếm bằng sáng chế nhờ AlloyDB và Vertex AI Agent Builder – Phần 2

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng ứng dụng trò chuyện dựa trên kiến thức được thiết kế để trả lời các câu hỏi liên quan đến tìm kiếm bằng sáng chế và cung cấp các kết quả có liên quan theo ngữ cảnh dựa trên dữ liệu của tập dữ liệu bằng sáng chế làm nguồn.

Tầm nhìn máy tính dễ dàng: AI thị giác khi khởi động mùa xuân và Java

Chúng tôi sẽ tạo một ứng dụng Computer Vision sử dụng Spring Boot và Java, cho phép bạn khai thác tiềm năng của khả năng nhận dạng và phân tích hình ảnh trong các dự án của mình.

• Cloud Run

Sử dụng API Chuyển lời nói thành văn bản bằng Python

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng API Chuyển lời nói thành văn bản bằng Python.

Các bộ xử lý chuyên dụng có tích hợp AI tài liệu (Python)

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Tài liệu mua sắm (Procurement DocAI) và cũ (cho vay DocAI) để phân loại và phân tích cú pháp các tài liệu chuyên ngành.

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) với AI tài liệu (Python)

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ thực hiện công nghệ Nhận dạng ký tự quang học (OCR) cho tài liệu PDF bằng Document AI và Python. Bạn sẽ khám phá cách tạo cả yêu cầu xử lý Trực tuyến (Đồng bộ) và Hàng loạt (Không đồng bộ).

Phân tích cú pháp biểu mẫu bằng AI tài liệu (Python)

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Trình phân tích cú pháp biểu mẫu AI của tài liệu để phân tích cú pháp một biểu mẫu viết tay bằng Python. Chúng tôi sẽ lấy một biểu mẫu nhập thông tin y tế đơn giản làm ví dụ, nhưng quy trình

Trí tuệ nhân tạo (AI) ghi lại tài liệu: Con người lặp lại

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Document AI trong vòng lặp để hoàn thành các nhiệm vụ Đánh giá thủ công với Bộ xử lý chuyên dụng.

Document AI Workbench – Công cụ trích xuất tài liệu tuỳ chỉnh

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Document AI Workbench để tạo các mô hình được tuỳ chỉnh hoàn toàn bằng dữ liệu huấn luyện của riêng bạn.

Tài liệu AI Workbench – Đào tạo nâng cao

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng tính năng Đào tạo tài liệu bằng AI để cải thiện chất lượng mô hình bằng dữ liệu huấn luyện của riêng bạn.

TensorFlow.js — Nhận dạng chữ số viết tay bằng CNN

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ huấn luyện một mô hình xác định các chữ số viết tay. Trong thuật ngữ máy học, đây được gọi là một nhiệm vụ phân loại vì nó dự đoán một danh mục cho một dữ liệu đầu vào nhất định.

• TensorFlow

Dự báo chuỗi thời gian bằng Vertex AI và công nghệ học máy BigQuery

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách giải quyết các bài toán của chuỗi thời gian bằng Vertex AI, trong đó có các nội dung về Sổ tay, Đào tạo, Dự đoán và BigQuery ML.

• TensorFlow

TensorFlow.js — Đưa ra dự đoán từ dữ liệu 2D

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ huấn luyện một mô hình để đưa ra dự đoán từ dữ liệu số. Dựa trên "Mã lực" của một chiếc ô tô, mô hình này sẽ cố gắng dự đoán "Dặm trên gallon" cho chiếc ô tô đó. Trong thuật ngữ học máy, đây được coi là một công việc hồi quy vì nó dự đoán một giá trị liên tục.

• TensorFlow

Đào tạo và siêu tham số điều chỉnh mô hình PyTorch trên Cloud AI Platform

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách huấn luyện mô hình của mình trong Đám mây bằng cách điều chỉnh siêu tham số. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách thực hiện việc này bằng PyTorch, nhưng bạn có thể thực hiện theo bất kỳ khung nào bạn muốn.

Sử dụng API Chuyển văn bản sang lời nói bằng Python

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng API Chuyển văn bản sang lời nói bằng Python.

Sử dụng Vision API với Python

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Vision API với Python.

Thông tin chi tiết tạo sinh bằng BigQuery SQL và Vertex AI

Xây dựng ứng dụng theo toa và thông tin dự đoán Xếp hạng phim thành công bằng các truy vấn BigQuery SQL và Vertex AI PaLM API.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chỉ dành cho SQL với công nghệ học máy BigQuery sử dụng Vertex AI PaLM API

Tính năng tóm tắt mã nguồn cho các kho lưu trữ GitHub được cung cấp dưới dạng tập dữ liệu công khai của BigQuery, sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn Vertex AI để tạo văn bản (text-bison) làm hàm từ xa được lưu trữ trong BigQuery.

Ứng dụng Chat có API PaLM trên Cloud Run

Phát triển một ứng dụng nhắn tin bằng khung Python Flask và mô hình Vertex AI PaLM API.

• Cloud Run

Huấn luyện và triển khai mô hình phân loại hình ảnh trên thiết bị bằng AutoML Vision trong Bộ công cụ học máy

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ huấn luyện một thuật toán phân loại hình ảnh bằng AutoML Vision Edge trong Bộ công cụ học máy và chạy công cụ này trên điện thoại Android hoặc iOS bằng SDK Bộ công cụ học máy.

• TensorFlow
• Android
• Firebase
• Bộ công cụ máy học

Tạo ứng dụng cho Google Chat bằng Gemini

Trong lớp học lập trình này, bạn tạo ứng dụng Google Chat với những tính năng mới nhất hiện có, bao gồm cả mô hình AI dựa trên Gemini của Vertex AI, Dialogflow CX, trang chủ ứng dụng, Sự kiện trong Google Chat và các tiện ích phụ kiện.

• Google Workspace

Hàm đám mây gói mô hình PaLM Text Bison

Minh hoạ một Hàm đám mây được viết bằng Python để khởi chạy mô-đun Vertex AI, sau đó cung cấp một điểm cuối để gọi mô hình PaLM Text Bison.

Tạo mô hình phân loại văn bản tùy chỉnh và cập nhật ứng dụng của bạn theo mô hình đó

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách cải thiện mô hình mà bạn đã xây dựng trong lộ trình Bắt đầu sử dụng phân loại văn bản trên thiết bị di động, nhờ đó, bạn có thể có một mô hình hoạt động với dữ liệu của riêng mình. Sau đó, bạn sẽ biết cách cập nhật ứng dụng Android và iOS của mình theo mô hình mới

• Android
• TensorFlow

Tạo ứng dụng nhắn tin cơ bản

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo một ứng dụng nhắn tin đơn giản có hộp văn bản và nút gửi.

• Android
• TensorFlow

Ứng dụng Tóm tắt văn bản kết hợp với Vertex AI và Bộ công cụ Svelte

Xây dựng một trường hợp sử dụng tính năng Tóm tắt văn bản để cho phép người dùng tóm tắt bài viết, văn bản và các dạng nội dung khác bằng Vertex AI của Google Cloud trên ứng dụng web Svelte Kit.

Tạo một mô hình tuỳ chỉnh cho thuật toán phân loại hình ảnh

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ huấn luyện một mô hình học máy để nhận dạng những loại hoa cụ thể.

• Android
• TensorFlow

TensorFlow.js: Đào tạo lại mô hình phát hiện bình luận không liên quan để xử lý các trường hợp hiếm gặp

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Trình tạo mô hình để đào tạo lại mô hình spam nhận xét để tính đến các trường hợp biên mà mô hình được đào tạo trước không xử lý được, sau đó triển khai lại mô hình mới cho ứng dụng web.

• TensorFlow

Tích hợp Mô hình tuỳ chỉnh vào Ứng dụng của bạn

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách tích hợp mô hình phân loại hình ảnh tuỳ chỉnh vào ứng dụng Android hoặc iOS bằng cách sử dụng Mô hình tuỳ chỉnh của bộ công cụ học máy.

• Android
• TensorFlow

Xây dựng mô hình Học máy về bình luận rác

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo một mô hình học máy có khả năng lọc bỏ nội dung rác khỏi các bình luận khác.

• TensorFlow
• Android

Phương pháp tóm tắt văn bản bằng Vertex AI PaLM API

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng các mô hình tạo sinh để tóm tắt thông tin từ văn bản thông qua phương pháp nhồi nhét

Tạo webcam thông minh trong JavaScript bằng mô hình học máy được huấn luyện trước TensorFlow.js

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách tải và sử dụng một trong các mô hình huấn luyện trước (COCO-SSD) của TensorFlow.js và sử dụng mô hình này để nhận dạng các đối tượng phổ biến đã được huấn luyện.

• TensorFlow

Dùng Document AI Warehouse để nhập, xử lý và tìm kiếm tài liệu

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng Document AI Warehouse để nhập, xử lý và tìm kiếm toàn bộ nội dung của tài liệu.

Triển khai "Google Dịch" cơ bản Ứng dụng Express.js trên App Engine, Cloud Functions và Cloud Run

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Google Cloud Translation API với Node.js và chạy cục bộ hoặc triển khai cho một nền tảng điện toán không máy chủ đám mây (App Engine, Cloud Functions hoặc Cloud Run).

Xây dựng mô hình Phát hiện gian lận trên Cloud AI Platform bằng TensorFlow Enterprise và BigQuery

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ trực tiếp nhập một tập dữ liệu BigQuery và huấn luyện một mô hình phát hiện gian lận bằng TensorFlow Enterprise trên Google Cloud AI Platform.

• TensorFlow

Giải thích mô hình phát hiện gian lận bằng Cloud AI Platform

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ xây dựng một tf.keras để xác định các giao dịch gian lận bằng TensorFlow, sau đó diễn giải kết quả của mô hình bằng SDK AI có thể giải thích của Cloud.

• TensorFlow

Chuyển dữ liệu sang AI tạo sinh bằng Spanner và Vertex AI Imagen API

Xây dựng một ứng dụng tạo tư thế để tạo hình ảnh dựa trên các câu lệnh tạo tư thế do người dùng tạo với dữ liệu được tìm nạp từ cơ sở dữ liệu Spanner thông qua API ứng dụng máy chủ.

Trò chuyện dựa trên AI tạo sinh với người dùng và tài liệu trong Java thông qua PaLM và LangChain4J

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ trò chuyện với người dùng hoặc đặt câu hỏi về tài liệu, sử dụng AI tạo sinh trong Java, tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn PaLM và sử dụng khung điều phối mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) LangChain4J

Tự động hoá các công việc trong Google Workspace bằng Gemini API

Tìm hiểu cách sử dụng sức mạnh của Gemini API để tự động hoá các công việc trên Google Workspace và khám phá thêm nhiều khả năng.

• Google Workspace

Cách tương tác với API bằng lệnh gọi hàm trong Gemini

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng lệnh gọi hàm trên Gemini để tạo một ứng dụng cho phép người dùng hỏi về tỷ giá hối đoái, tìm nạp dữ liệu mới nhất từ API bên ngoài, sau đó trả lời người dùng.

Tạo văn bản bằng AI tạo sinh trong Java bằng PaLM và LangChain4J

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ bắt đầu làm quen với AI tạo sinh trong Java, tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn PaLM và sử dụng khung điều phối mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) LangChain4J

Đào tạo về TensorFlow.js trong Lớp học lập trình Node.js

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và huấn luyện mô hình ước tính sân bóng chày bằng cách sử dụng TensorFlow.js trong máy chủ Node.js và phân phát các chỉ số cho khách hàng.

• TensorFlow

TensorFlow.js: Chuyển đổi Python SavedModel thành định dạng TensorFlow.js

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách lấy một mô hình học máy Python hiện có ở định dạng SavedModel và chuyển đổi sang định dạng TensorFlow.js để mô hình này có thể chạy trong trình duyệt web, đồng thời tìm hiểu cách giải quyết các vấn đề thường gặp có thể xảy ra trong lượt chuyển đổi.

• TensorFlow

Tự động hoá lệnh trong Slack

Mã nguồn để tạo Lệnh Slash Slack để tóm tắt văn bản trong Ứng dụng Slack. Ứng dụng Slack sử dụng Chức năng đám mây để gọi PaLM API nhằm tóm tắt văn bản.

Nhận biết hoa bằng TensorFlow Lite trên Android

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ lấy một thuật toán phân loại hình ảnh và chạy trên điện thoại Android bằng TensorFlow Lite.

• TensorFlow
• Android

Tính năng Tìm kiếm tương tự kết hợp với Spanner và Vertex AI

Xây dựng một ứng dụng tìm kiếm sự tương đồng cho nội dung đề xuất quần áo dựa trên thông tin đầu vào của người dùng, đồng thời tiến hành tìm kiếm dựa trên dữ liệu được lưu trữ trong spanner và được Vector Search lập chỉ mục để phản hồi với những người hàng xóm gần nhất.

Nhận dạng lời nói bằng AI bằng TensorFlow Lite dành cho Vi điều khiển và SparkFun Edge

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách chạy mô hình nhận dạng lời nói bằng TensorFlow Lite cho Vi điều khiển trên SparkFun Edge, một bảng phát triển chạy bằng pin chứa một bộ vi điều khiển.

• TensorFlow

TensorFlow.js – Nhận dạng âm thanh bằng công nghệ học chuyển

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một mạng nhận dạng âm thanh cơ bản có thể nhận dạng âm thanh của bạn và dùng mạng này để điều khiển thanh trượt trong trình duyệt. Bạn sẽ sử dụng TensorFlow.js, một thư viện máy học linh hoạt và mạnh mẽ để viết JavaScript.

• TensorFlow

Nhận dạng văn bản và đặc điểm khuôn mặt Bộ công cụ học máy: iOS

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng iOS có Bộ công cụ học máy sử dụng công nghệ Học máy trên thiết bị để nhận dạng văn bản và đặc điểm khuôn mặt trong hình ảnh.

• Bộ công cụ máy học

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。

TensorFlow.js 迁移学习图片分类器

在此 Codelab 中，您将学习如何构建一个“会学习的机器”，即一个可使用 TensorFlow.js 在浏览器中即时训练的自定义图片分类器。

• TensorFlow

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

使用 TensorFlow Lite Model Maker 训练垃圾评论检测模型

了解如何使用 TensorFlow Lite Model Maker 训练垃圾评论检测模型。

• Flutter
• TensorFlow

创建 Flutter 应用以对文本进行分类

了解如何构建一个 Flutter 应用，用于对文本进行分类并在界面中显示结果。

• TensorFlow
• Flutter

使用 TensorFlow Lite (Android) 构建和部署自定义对象检测模型

在此 Codelab 中，您将构建一个可以检测图片中对象的 Android 应用。首先，使用 TFLite Model Maker 训练自定义对象检测模型，然后使用 TFLite Task 库部署该模型

• Android
• TensorFlow

在 Android 或 iOS 上构建您的首个计算机视觉应用

在此 Codelab 中，您将学习如何构建适用于 Android 和 iOS 且可正确标记图片的简单应用。

• TensorFlow
• Android

创建一款基本的音频分类应用

在此 Codelab 中，您将学习如何创建可使用手机麦克风录制音频的基本音频分类应用。

• TensorFlow
• Android

构建自定义的预训练音频分类模型

在此 Codelab 中，您将学习如何自定义预训练的音频分类模型，以便检测鸟的叫声。

• TensorFlow
• Android

TensorFlow.js：构建垃圾评论检测系统

在此 Codelab 中，您将学习如何构建具有博文功能的简单评论功能的网页，并将其与预训练的机器学习模型集成，以检测垃圾评论，从而让您在垃圾评论出现之前将其滤除存储在任何后端数据库中，可缩短服务器处理时间和费用。

• TensorFlow

TensorFlow.js：重新训练垃圾评论检测模型以处理极端情况

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Model Maker 重新训练垃圾评论模型，使之涵盖预训练模型无法处理的极端情况，然后将新模型重新部署到 Web 应用。

• TensorFlow

在 Android 上调用 Vision API Product Search 后端

在此 Codelab 中，您将向 Android 应用添加代码以调用 Vision API Product Search 后端，以便应用用户可以使用图片搜索商品。

• Android

使用 Vision API Product Search 构建商品图片搜索后端

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Vision API Product Search 构建商品图片搜索后端，以及如何创建 API 密钥以从移动应用调用该后端。

• Android

创建 Android 应用以检测图片中的对象

了解如何构建一个 Android 应用，用于检测图片中的对象并呈现其界面中的结果。

• Android
• TensorFlow

创建一个 iOS 应用以预测值

了解如何构建 iOS 应用，以检测图片中的对象并在界面中呈现结果。

• TensorFlow

创建用于对图片进行分类的简单网站

了解如何创建一个简单的网站，以使用 TensorFlow Serving 对图片进行分类。

• TensorFlow

使用 TensorFlow Lite Model Maker 创建自定义文本分类模型

了解如何使用 TensorFlow Lite Model Maker 重新训练垃圾内容检测模型，以检测特定类型的垃圾内容。

• TensorFlow
• Flutter

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