लर्निंग से जुड़ा पूरा कॉन्टेंट एक्सप्लोर करें
क्लाउड डेटाबेस, सर्वरलेस रनटाइम, और ओपन सोर्स इंटिग्रेशन के साथ खिलौने की दुकान खोजने वाला ऐप्लिकेशन
Updated 27 फ़रवरी 2025
इस कोडलैब में, आपको आरएजी (रेटिंग, अवसर, और ग्रोथ) पर आधारित वेक्टर सर्च ऐप्लिकेशन बनाना होगा. इसे खरीदार की खोज के लिए मैच करने वाले खिलौने ढूंढने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह टेक्स्ट और इमेज के ज़रिए काम करता है. साथ ही, यह उपयोगकर्ता के अनुरोध के आधार पर कस्टम खिलौने बनाता है. इसके अलावा, यह डेटाबेस के लिए AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j, और GenAI टूलबॉक्स का इस्तेमाल करके, कस्टम तौर पर बनाए गए खिलौने की कीमत का अनुमान लगाता है.
AlloyDB एआई और LangChain का इस्तेमाल करके, एलएलएम और आरएजी पर आधारित चैट ऐप्लिकेशन बनाना
Updated 25 फ़रवरी 2025
इस कोडलैब में, आपको AlloyDB क्लस्टर बनाने, डेटाबेस के लिए GenAI के डेटाबेस को वापस पाने की सेवा को फिर से शुरू करने, और इस सेवा का इस्तेमाल करके सैंपल ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका बताया गया है.
- AlloyDB for PostgreSQL
AlloyDB एआई की मदद से वेक्टर एम्बेडिंग का इस्तेमाल शुरू करना
Updated 25 फ़रवरी 2025
इस कोडलैब में, आपको वेक्टर सर्च के साथ AlloyDB एआई का इस्तेमाल करने और वेक्टर डेटा पर इंडेक्स बनाने का तरीका पता चलेगा
- AlloyDB for PostgreSQL
PostgreSQL के लिए Cloud SQL में वेक्टर एम्बेडिंग का इस्तेमाल शुरू करना
Updated 24 फ़रवरी 2025
इस कोडलैब में, आपको वेक्टर सर्च के साथ Cloud SQL एआई इंटिग्रेशन का इस्तेमाल करने और वेक्टर डेटा पर इंडेक्स बनाने का तरीका पता चलेगा
- Cloud SQL
AlloyDB पर अपने जनरल एआई और एजेंटिक ऐप्लिकेशन के लिए टूलबॉक्स इंस्टॉल करना और सेट-अप करना
Updated 20 फ़रवरी 2025
इस कोडलैब में, आपको कीमत का अनुमान लगाने वाले अपने ऐप्लिकेशन के लिए टूलबॉक्स बनाने और उसे डिप्लॉय करने का तरीका बताया जाएगा. यह ऐप्लिकेशन, डेटाबेस के लिए Gen AI टूलबॉक्स की सेवा का इस्तेमाल करके, AlloyDB और जनरेटिव एआई की सुविधाओं का इस्तेमाल करता है.
Firestore, Vector Search, और Gemini 2.0 की मदद से, योग के आसनों के सुझाव देने वाला ऐप्लिकेशन बनाएं!
Updated 10 फ़रवरी 2025
इस कोडलैब में, आपको योग आसनों के बारे में जानकारी देने वाला, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से काम करने वाला खोज ऐप्लिकेशन बनाना होगा. यह ऐप्लिकेशन, योग आसनों के बारे में उपयोगकर्ताओं के सवालों के जवाब देने के लिए बनाया गया है. इससे, योग की मुद्राएं बनाने और उनमें बदलाव करने जैसे एडमिन से जुड़े काम भी किए जा सकते हैं.
ML किट और CameraX की मदद से, टेक्स्ट की पहचान करें, उसकी पहचान करें, और उसका अनुवाद करें: Android
Updated 6 फ़रवरी 2025
इस कोडलैब में, आपको ML Kit की मदद से एक Android ऐप्लिकेशन बनाना होगा. यह ऐप्लिकेशन, भाषा की पहचान करने, टेक्स्ट का अनुवाद करने, और 59 भाषाओं में से किसी भाषा को पहचानने के लिए, डिवाइस पर मौजूद मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करता है. आपको रीयल-टाइम कैमरा फ़ीड से इन टास्क को पूरा करने के लिए, CameraX लाइब्रेरी को इंटिग्रेट करने का तरीका भी पता चलेगा.
- Android
- Firebase
Vertex AI और LangChain4j की मदद से, Java में Gemini की सुविधा
Updated 10 जनवरी 2025
इस कोडलैब में, अपने उपयोगकर्ताओं से चैट की जा सकती है, दस्तावेज़ के बारे में सवाल पूछे जा सकते हैं या फ़ंक्शन कॉलिंग की मदद से मॉडल को बढ़ाया जा सकता है. इसके लिए, Java में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल किया जा सकता है, Gemini के लार्ज लैंग्वेज मॉडल को Vertex AI के साथ इंटिग्रेट किया जा सकता है और LangChain4j फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल किया जा सकता है
Python के साथ Translation API का इस्तेमाल करना
Updated 9 जनवरी 2025
इस ट्यूटोरियल में, आपको Python के साथ Translation API का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा.
AlloyDB और Vertex AI Agent Builder की मदद से स्मार्ट शॉपिंग असिस्टेंट बनाएं - पार्ट 1
Updated 21 दिसंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको जानकारी पर आधारित चैट ऐप्लिकेशन बनाने की सुविधा मिलेगी. इसे ग्राहकों के सवालों के जवाब देने, प्रॉडक्ट खोजने में मदद करने, और ई-कॉमर्स डेटासेट के लिए खोज के नतीजे बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है
TensorFlow.js: बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल को डिप्लॉय और होस्ट करने के लिए, Firebase होस्टिंग का इस्तेमाल करें
Updated 30 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, मशीन लर्निंग मॉडल को डिप्लॉय करने के लिए, Firebase इन्फ़्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इससे TensorFlow.js का इस्तेमाल करके, आपकी वेबसाइट पर इसे इस्तेमाल और इस्तेमाल किया जा सकता है
- TensorFlow
Private Service Connect एंडपॉइंट की मदद से, Python SDK के साथ Gemini Chat को ऐक्सेस करना
Updated 30 नवंबर 2024
Python SDK और PSC एंडपॉइंट की मदद से, किसी वीएम से Gemini को ऐक्सेस करना
- Vertex AI
Vertex AI में बातचीत की सुविधा की मदद से जनरेटिव चैट ऐप्लिकेशन बनाना
Updated 30 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, Vertex AI Conversation का इस्तेमाल करके डेटा स्टोर एजेंट और चैट ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है, उसे कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, और डिप्लॉय किया जा सकता है. इससे Google Store में प्रॉडक्ट के बारे में खरीदारों के सवालों के जवाब दिए जा सकते हैं.
PaLM Vertex AI API और Google Cloud Storage का इस्तेमाल करके, कॉन्टेंट की खास जानकारी देने के लिए Cloud Function
Updated 30 नवंबर 2024
Cloud फ़ंक्शन, जो Google Cloud Storage में अपलोड की गई फ़ाइल को प्रोसेस करने और कॉन्टेंट पर Vertex AI PaLM API की मदद से उसकी खास जानकारी देने का तरीका बताता है.
SQL का इस्तेमाल करके, BQML के साथ फ़िल्म रेटिंग का अनुमान लगाना
Updated 30 नवंबर 2024
हम BigQuery एमएल के साथ सिर्फ़ एसक्यूएल का इस्तेमाल करके, फ़िल्म के स्कोर के अनुमान वाला मॉडल बनाएंगे
Vertex AI AutoML की मदद से, फ़िल्म की रेटिंग का अनुमान लगाने की सुविधा
Updated 30 नवंबर 2024
हम Vertex AI AutoML का इस्तेमाल करके, फ़िल्म के स्कोर का अनुमान लगाने वाला मॉडल बनाएंगे. साथ ही, उसे एपीआई एंडपॉइंट पर डिप्लॉय करेंगे और Java Cloud Functions से, अनुमान लगाने वाले एपीआई को ट्रिगर करेंगे.
सामान्य "Google अनुवाद" Python 3 Cloud Functions पर मौजूद ऐप्लिकेशन
Updated 30 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.
सामान्य "Google अनुवाद" Python 2 Cloud Run (Docker) पर ऐप्लिकेशन
Updated 30 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.
सामान्य "Google अनुवाद" Python 3 Cloud Run (Docker) पर ऐप्लिकेशन
Updated 30 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.
एमएल किट की मदद से, विज़ुअल प्रॉडक्ट खोज के लिए इमेज में मौजूद ऑब्जेक्ट का पता लगाएं: Android
Updated 30 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके एक Android ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है. यह ऐप्लिकेशन, डिवाइस पर मौजूद मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके, इमेज में मौजूद चीज़ों का पता लगाता है. इसके बाद, उपयोगकर्ताओं को प्रॉडक्ट खोजने की सुविधा देता है.
- ML Kit
- Android
AI Platform Notebooks की मदद से अपने इनवॉइस पार्स करने के लिए, प्रोक्योरमेंट डॉक्यूमेंट एआई (AI) का इस्तेमाल करें
Updated 22 नवंबर 2024
इस लेख में, आपको इनवॉइस को बेहतर तरीके से पार्स करने के लिए, Procurement DocAI के इस्तेमाल का तरीका पता चलेगा.
डेटाप्रॉक पर नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए PySpark
Updated 22 नवंबर 2024
इस लैब में, ज़्यादा डेटा पर मशीन लर्निंग और एनएलपी के लिए, Spark MLlib और spark-nlp के इस्तेमाल का तरीका बताया गया है.
AI Platform Notebooks में प्रोटोटाइपिंग मॉडल
Updated 22 नवंबर 2024
इस लैब में, आपको यह जानकारी मिलेगी कि अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के प्रोटोटाइप बनाने के लिए, AI Platform Notebooks का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है. हम कस्टम नोटबुक इंस्टेंस बनाने, गिट में नोटबुक कोड को ट्रैक करने, और 'क्या-क्या होता है' टूल की मदद से डीबग करने वाले मॉडल के बारे में जानकारी देंगे.
- TensorFlow
सामान्य "Google अनुवाद" Python 2 App Engine पर ऐप्लिकेशन
Updated 22 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.
Python के साथ Natural Language API का इस्तेमाल करना
Updated 21 नवंबर 2024
इस ट्यूटोरियल में, Python के साथ Natural Language API का इस्तेमाल करना सीखें.
Booksशेल्फ़ Analytics: BigQuery और जनरेटिव एआई की मदद से, एसक्यूएल ऐप्लिकेशन बनाने के लिए Gemini का इस्तेमाल करना
Updated 8 नवंबर 2024
BigQuery की मदद से, किताबों के सुझाव और खास जानकारी के आंकड़े तैयार करने में Gemini की मदद करने के लिए, हम Gemini का इस्तेमाल करेंगे. BigQuery में सिर्फ़ SQL के लिए बना जनरेटिव एआई होता है.
Booksशेल्फ़ Analytics: Gemini का इस्तेमाल करके, Java Cloud Run ऐप्लिकेशन बनाएं. यह आपको BigQuery डेटा को वेब पर ले जाएगा
Updated 8 नवंबर 2024
हम बुकशेल्फ़ की खास जानकारी देने वाला ऐप्लिकेशन बनाने में Gemini की मदद करेंगे. यह ऐप्लिकेशन, BigQuery डेटा को आसानी से वेब पर ले जाएगा और Cloud Run पर डिप्लॉय कर देगा.
- Cloud Run
Vertex AI की मदद से, Google का बेहतरीन सर्च सिस्टम बनाना
Updated 8 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको Google के लिए एक क्वालिटी सर्च इंजन बनाना होगा. यह वर्शन, Vertex AI Search/Agent Builder का इस्तेमाल करके आपके दस्तावेज़ों और टेक्स्ट फ़ाइलों की क्वेरी के जवाब देने में मदद कर सकता है.
- Vertex AI
- Google Cloud
बुकशेल्फ़ बिल्डर: Gemini का इस्तेमाल करके, Gemini ऐप्लिकेशन के लिए Java Cloud Function बनाना
Updated 8 नवंबर 2024
हम BigQuery से रिमोट फ़ंक्शन के तौर पर, Cloud Function में Vertex AI जनरेटिव एआई (Gemini) का इस्तेमाल करके, किताब का सुझाव देने और खास जानकारी देने वाला ऐप्लिकेशन बनाएंगे.
एमएल किट की मदद से, टेक्स्ट और चेहरे की विशेषताओं की पहचान करना: Android
Updated 8 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके एक Android ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है. यह ऐप्लिकेशन, इमेज में मौजूद टेक्स्ट और चेहरे के हाव-भाव की पहचान करने के लिए, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करता है.
- Android
- ML Kit
ML किट और CameraX की मदद से, टेक्स्ट की पहचान करें, उसकी पहचान करें, और उसका अनुवाद करें: Android
Updated 8 नवंबर 2024
इस कोडलैब में, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके एक Android ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है. यह ऐप्लिकेशन, डिवाइस पर मौजूद मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके, 59 भाषाओं में उपलब्ध टेक्स्ट को पहचान सकता है, पहचान सकता है, और उसका अनुवाद कर सकता है. साथ ही, आपको रीयल-टाइम में कैमरा फ़ीड की मदद से, इन टास्क को पूरा करने के लिए CameraX लाइब्रेरी को इंटिग्रेट करने का तरीका भी पता चलेगा.
- Android
- ML Kit
- Firebase
स्पैम फ़िल्टर करने वाले मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन को अपडेट करें
Updated 8 नवंबर 2024
एमएल मॉडल के साथ ऐप्लिकेशन को अपडेट करने का तरीका जानें. यह मॉडल, स्पैम टिप्पणियों को बुनियादी फ़िल्टर करने की सुविधा देता है.
- TensorFlow
- Android
व्हाट-इफ़ टूल और Vertex AI की मदद से, वित्तीय एमएल मॉडल बनाना
Updated 7 नवंबर 2024
इस लैब में, आपको वित्तीय डेटासेट पर XGBoost मॉडल को ट्रेनिंग देने का तरीका बताया जाएगा. साथ ही, इसे Vertex AI में डिप्लॉय करने के बारे में भी बताया जाएगा. साथ ही, 'क्या-क्या होने पर' टूल की मदद से इसका विश्लेषण किया जा सकेगा
- TensorFlow
Keras और TPU के साथ कॉन्वोलूशनल न्यूरल नेटवर्क
Updated 4 नवंबर 2024
इस लैब में, आप फूलों की पहचान करने वाले न्यूरल नेटवर्क मॉडल में कॉन्वोलूशनल लेयर जोड़ने का तरीका सीखेंगे. इस बार, आपको नए सिरे से मॉडल बनाना है. TPU की ताकत का इस्तेमाल करके, उसे कुछ ही सेकंड में ट्रेनिंग दें और उसके डिज़ाइन को दोहराएं. इस लैब में, कॉन्वलूशनल न्यूरल नेटवर्क के बारे में ज़रूरी सैद्धांतिक व्याख्याएं शामिल हैं. साथ ही, डीप लर्निंग के बारे में सीखने वाले डेवलपर के लिए, यह लैब एक अच्छा शुरुआती पॉइंट है.
- TensorFlow
TPU पर Keras और मॉडर्न कन्वर्ज़न
Updated 4 नवंबर 2024
इस लैब में, आपको नए सिरे से कॉन्वलूशनल न्यूरल नेटवर्क बनाने, उन्हें ट्रेनिंग देने, और बेहतर बनाने का तरीका पता चलेगा. TPU की सुविधा का इस्तेमाल करके, अब कुछ ही मिनट में ऐसा किया जा सकता है. इसके अलावा, आपको ट्रांसफ़र करने के बहुत आसान तरीकों से लेकर, Squeezenet जैसे मॉडर्न कॉन्वलूशनल आर्किटेक्चर के बारे में भी जानने का मौका मिलेगा. इस लैब में न्यूरल नेटवर्क के बारे में ज़रूरी सैद्धांतिक व्याख्याएं शामिल हैं. साथ ही, यह डीप लर्निंग के बारे में सीखने वाले डेवलपर के लिए एक अच्छा शुरुआती पॉइंट है. यह लैब, Tensorflow 2 का इस्तेमाल करती है.
- TensorFlow
TPU-स्पीड डेटा पाइपलाइन: tf.data.Dataset और TFRecords
Updated 4 नवंबर 2024
TPU बहुत तेज़ी से काम करते हैं. ट्रेनिंग डेटा के स्ट्रीम को उनकी ट्रेनिंग की स्पीड के साथ रखा जाना चाहिए. इस लैब में, आपको अपने TPU को फ़ीड करने के लिए, tf.data.Dataset API की मदद से GCS से डेटा लोड करने का तरीका पता चलेगा.
- TensorFlow
ट्रांसफ़र लर्निंग के साथ आपका पहला Keras मॉडल
Updated 4 नवंबर 2024
इस लैब में, आपको Keras क्लासिफ़ायर बनाने का तरीका पता चलेगा. फूलों की पहचान करने के लिए, न्यूरल नेटवर्क लेयर के सही कॉम्बिनेशन का पता लगाने के बजाय, हम सबसे पहले ट्रांसफ़र लर्निंग नाम की तकनीक का इस्तेमाल करेंगे. इससे हमारे डेटासेट के लिए, पहले से ट्रेनिंग पा चुके एक ताकतवर मॉडल को अपनाया जा सकेगा. इस लैब में न्यूरल नेटवर्क के बारे में ज़रूरी सैद्धांतिक व्याख्याएं शामिल हैं. साथ ही, यह डीप लर्निंग के बारे में सीखने वाले डेवलपर के लिए एक अच्छा शुरुआती पॉइंट है.
Keras और TPU के साथ मॉडर्न कन्नेट, स्क्विज़नेट, Xception
Updated 4 नवंबर 2024
इस लैब में, आपको मॉडर्न कॉन्वलूशनल आर्किटेक्चर के बारे में जानकारी मिलेगी. साथ ही, अपनी जानकारी का इस्तेमाल करके "स्क्वीज़नेट" नाम के आसान, लेकिन असरदार कन्वर्ज़न को लागू करना होगा. इस लैब में, कॉन्वलूशनल न्यूरल नेटवर्क के बारे में ज़रूरी सैद्धांतिक व्याख्याएं शामिल हैं. साथ ही, डीप लर्निंग के बारे में सीखने वाले डेवलपर के लिए, यह लैब एक अच्छा शुरुआती पॉइंट है.
- TensorFlow
Cloud SQL के डेटाबेस और LangChain का इस्तेमाल करके, एलएलएम और आरएजी पर आधारित चैट ऐप्लिकेशन बनाना
Updated 15 अक्टूबर 2024
इस कोडलैब में, आपको डेटाबेस बनाने, डेटाबेस के लिए जनरेटिव एआई की मदद से डेटा वापस पाने की सेवा डिप्लॉय करने, और इस सेवा का इस्तेमाल करके सैंपल चैट ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका बताया जाएगा.
- Cloud SQL
TensorFlow, Keras, और डीप लर्निंग, लेकिन पीएचडी के बिना
Updated 20 सितंबर 2024
इस कोडलैब में आप कंप्यूटर को Python / केरेस कोड की 100 लाइनों में, हाथ से लिखे हुए अंकों को पहचानना सिखा देंगे. इसमें 99% सटीक जानकारी होगी.
- TensorFlow
Python के साथ Video Intelligence API का इस्तेमाल करना
Updated 20 सितंबर 2024
इस ट्यूटोरियल में, आपको Python के साथ Video Intelligence API को इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.
HP Tuning के साथ Notebook से Kubeflow पाइपलाइन तक: डेटा साइंस का सफ़र
Updated 20 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको किसी सीएलआई कमांड या SDK टूल का इस्तेमाल किए बिना, Kubeflow Pipelines पर हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग के साथ डेटा साइंस पाइपलाइन बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने का तरीका बताया गया है.
Kubeflow पाइपलाइन - GitHub से जुड़ी समस्या की खास जानकारी
Updated 20 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, GKE (जीकेई) के साथ Cloud AI Platforms Pipeline इंस्टॉलेशन (होस्ट किया गया KFP) सेट अप किया जाएगा. साथ ही, Kubeflow Pipelines का इस्तेमाल करके एमएल वर्कफ़्लो बनाएं और चलाएं. साथ ही, AI Platform Notebook (Jupyter) से पाइपलाइन तय करें और चलाएं.
- TensorFlow
MiniKF और Kale के साथ Notebook से Kubeflow पाइपलाइन तक
Updated 20 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको किसी सीएलआई कमांड या SDK टूल का इस्तेमाल किए बिना, Kubeflow Pipelines की मदद से जटिल डेटा साइंस पाइपलाइन बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने का तरीका बताया गया है.
Vertex AI की मदद से, वीडियो के आंकड़ों के लिए जनरेटिव एआई
Updated 12 सितंबर 2024
Google की जनरेटिव एआई सुविधाओं का इस्तेमाल करके, किसी कंपनी या प्रॉडक्ट के बारे में YouTube पर मिले व्यू का विश्लेषण करने का तरीका जानें.
Gemini की मदद से Java में फ़ंक्शन कॉल करने की सुविधा के साथ जनरेटिव एआई को तय करें
Updated 9 सितंबर 2024
Java ऐप्लिकेशन में Gemini के फ़ंक्शन से कॉल करने की सुविधा के बारे में बताने के लिए, Gemini मॉडल को फ़ंक्शन कॉल करने के लिए इनपुट को व्यवस्थित करने और एपीआई को शुरू करने का विकल्प दिया गया है. इसके बाद, दूसरे Gemini कॉल के रिस्पॉन्स को प्रोसेस करके REST एंडपॉइंट पर डिप्लॉय किया गया.
Python की मदद से, दस्तावेज़ के एआई प्रोसेसर को मैनेज करना
Updated 9 सितंबर 2024
इस ट्यूटोरियल में, Python की मदद से दस्तावेज़ एआई प्रोसेसर को मैनेज करने का तरीका बताया गया है.
Cloud AI Platform पर XGBoost मॉडल बनाएं, उसे ट्रेनिंग दें, और डिप्लॉय करें
Updated 9 सितंबर 2024
इस लैब में, आपको GCP पर पूरा एमएल वर्कफ़्लो बताया जाएगा: BigQuery से डेटा डालना, Cloud AI Platform Notebooks में XGBoost मॉडल बनाना, और इस मॉडल को AI Platform पर डिप्लॉय करना.
'What-if टूल' की मदद से, Cloud AI Platform पर डिप्लॉय किए गए वित्तीय एमएल मॉडल का विश्लेषण करना
Updated 9 सितंबर 2024
इस लैब में, आपको किसी वित्तीय डेटासेट पर XGBoost मॉडल को ट्रेनिंग देने का तरीका बताया जाएगा. साथ ही, उसे Cloud AI Platform पर डिप्लॉय करने के बारे में भी बताया जाएगा. साथ ही, 'क्या-क्या होने पर' टूल की मदद से इसका विश्लेषण किया जा सकेगा
- TensorFlow
उपयोगकर्ता के डिवाइस पर रीयल टाइम में इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए कोडलैब (कोडलैब)
Updated 9 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको TFLite मॉडल को डिप्लॉय करने का तरीका बताया जाएगा. इससे, आपको हर उपयोगकर्ता के हिसाब से ऐप्लिकेशन को अपने हिसाब से बनाने और इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी को ऑप्टिमाइज़ करने का तरीका पता चलेगा
- Android
- Firebase A/B टेस्टिंग
- TensorFlow
- BigQuery
- Google Analytics
- Firebase
- Firebase ML
- Firebase रिमोट कॉन्फ़िगरेशन
TensorFlow Lite और Firebase की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में उपयोगकर्ता के डिवाइस पर टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन जोड़ें - iOS कोडलैब (कोड बनाना सीखना)
Updated 5 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, Firebase और TensorFlow Lite का इस्तेमाल करके, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन को लागू करने का तरीका बताया गया है.
- Firebase ML
- TensorFlow
- Firebase
TensorFlow Lite और Firebase की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में सुझाव जोड़ना - iOS कोडलैब (कोड बनाना सीखना)
Updated 5 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको Tensorflow और Firebase का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्टेंट का सुझाव देने वाला इंजन बनाने का तरीका बताया गया है
- Firebase ML
- Google Analytics
- Firebase
- TensorFlow
TensorFlow Lite और Firebase की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में सुझाव जोड़ना - Android कोडलैब (कोड बनाना सीखना)
Updated 5 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको Tensorflow और Firebase का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्टेंट के सुझाव वाला इंजन बनाने का तरीका बताया गया है.
- TensorFlow
- Firebase ML
- Google Analytics
- Firebase
- Android
TensorFlow Lite और Firebase की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में उपयोगकर्ता के डिवाइस पर टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन जोड़ें - Android कोडलैब (कोड बनाना सीखना)
Updated 5 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, Firebase और TensorFlow Lite का इस्तेमाल करके, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन को लागू करने का तरीका बताया गया है.
- Firebase
- TensorFlow
- Firebase ML
- Android
AlloyDB और Vertex AI Agent Builder की मदद से पेटेंट सर्च असिस्टेंट - पार्ट 2
Updated 4 सितंबर 2024
इस कोडलैब में, आपको जानकारी पर आधारित चैट ऐप्लिकेशन बनाने की सुविधा मिलेगी. इसे पेटेंट की खोज से जुड़े सवालों के जवाब देने के लिए डिज़ाइन किया गया है. साथ ही, यह पेटेंट डेटासेट की सच्चाई के आधार पर, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से काम के नतीजे उपलब्ध कराएगा.
कंप्यूटर विज़न आसानी से बनाया जा सकता है: स्प्रिंग बूट और जावा के लिए विज़न एआई
Updated 29 अगस्त 2024
हम Spring बूट और Java का इस्तेमाल करके, एक कंप्यूटर विज़न ऐप्लिकेशन बनाएंगे. इससे आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए, इमेज की पहचान करने और विश्लेषण करने के टूल का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाने में मदद मिलेगी.
- Cloud Run
Python के साथ Speech-to-Text API का इस्तेमाल करना
Updated 29 अगस्त 2024
इस ट्यूटोरियल में, आपको Python के साथ Speech-to-Text API का इस्तेमाल करना सिखाया जाएगा.
डॉक्यूमेंट एआई (Python) वाले स्पेशल प्रोसेसर
Updated 29 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको खास दस्तावेज़ों की कैटगरी तय करने और उन्हें पार्स करने के लिए, Procurement DocAI और लैंडिंग DocAI के इस्तेमाल का तरीका पता चलेगा.
डॉक्यूमेंट एआई (Python) की मदद से ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) की सुविधा
Updated 29 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, दस्तावेज़ एआई और Python का इस्तेमाल करके PDF दस्तावेज़ों की ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) की सुविधा का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपको ऑनलाइन (सिंक्रोनस) और बैच (एसिंक्रोनस) दोनों प्रोसेस अनुरोध करने का तरीका पता चलेगा.
Document AI (Python) की मदद से फ़ॉर्म पार्स करना
Updated 29 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको दस्तावेज़ एआई फ़ॉर्म पार्सर इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा. इससे, आपको Python के साथ हाथ से लिखे गए फ़ॉर्म को पार्स करने का तरीका पता चलेगा. हम उदाहरण के तौर पर, मेडिकल इनटेक फ़ॉर्म का इस्तेमाल करेंगे. हालांकि, यह प्रोसेस
डॉक्यूमेंट एआई (AI) वर्कबेंच - कस्टम दस्तावेज़ एक्सट्रैक्टर
Updated 29 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको दस्तावेज़ एआई वर्कबेंच इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा. इसकी मदद से, अपने ट्रेनिंग डेटा का इस्तेमाल करके, ग्राहकों की पसंद के मुताबिक मॉडल बनाए जा सकते हैं.
डॉक्यूमेंट एआई वर्कबेंच - अपट्रेनिंग
Updated 29 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको दस्तावेज़ एआई अपट्रेनिंग के इस्तेमाल का तरीका बताया जाएगा. इसकी मदद से, अपने ट्रेनिंग डेटा की मदद से मॉडल की क्वालिटी को बेहतर बनाया जा सकता है.
डॉक्यूमेंट एआई: ह्यूमन इन द लूप
Updated 29 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको Document AI Human in the Loop के इस्तेमाल का तरीका बताया जाएगा. इससे, खास प्रोसेसर की मदद से मानवीय समीक्षा के टास्क पूरे किए जा सकेंगे.
TensorFlow.js — CNN के साथ हाथ से लिखे गए अंकों की पहचान
Updated 29 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको मॉडल को हाथ से लिखे गए अंकों की पहचान करने की ट्रेनिंग देनी है. मशीन लर्निंग शब्दावली में, इसे क्लासिफ़िकेशन टास्क कहा जाता है, क्योंकि यह दिए गए इनपुट के लिए किसी कैटगरी का अनुमान लगाता है.
- TensorFlow
TensorFlow.js — 2D डेटा से अनुमान लगाना
Updated 29 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, संख्या वाले डेटा से अनुमान लगाने के लिए किसी मॉडल को ट्रेनिंग दी जाएगी. कार के "हॉर्सपावर" को देखते हुए, यह मॉडल उस कार के लिए "मील प्रति गैलन" का अनुमान लगाने की कोशिश करेगा. मशीन लर्निंग शब्दावली में, इसे एक रिग्रेशन टास्क के तौर पर बताया गया है, क्योंकि यह किसी कंटिन्यूअस वैल्यू का अनुमान लगाता है.
- TensorFlow
Vertex AI और BigQuery ML की मदद से टाइम सीरीज़ का अनुमान लगाना
Updated 29 अगस्त 2024
इस लैब में, आपको Vertex AI की मदद से टाइम सीरीज़ के सवालों को हल करने का तरीका बताया जाएगा. इसमें Notebook, ट्रेनिंग, अनुमान, और BigQuery ML को शामिल किया जाएगा.
- TensorFlow
Cloud AI Platform पर PyTorch मॉडल को ट्यून करने वाली ट्रेनिंग और हाइपर पैरामीटर
Updated 29 अगस्त 2024
इस लैब में, आपको हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग की मदद से, Cloud में अपने मॉडल को ट्रेनिंग देने का तरीका बताया जाएगा. हम आपको PyTorch की मदद से यह करने का तरीका बताएंगे, लेकिन आप अपनी पसंद के किसी भी फ़्रेमवर्क में ऐसा कर सकते हैं.
Python के साथ Text-to-Speech API का इस्तेमाल करना
Updated 23 अगस्त 2024
इस ट्यूटोरियल में, Python के साथ Text-to-Speech API को इस्तेमाल करना सीखा जा सकता है.
Python के साथ Vision API का इस्तेमाल करना
Updated 23 अगस्त 2024
इस ट्यूटोरियल में, आपको Python के साथ Vision API इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.
BigQuery SQL और Vertex AI की मदद से, जनरेटिव इनसाइट की सुविधा
Updated 23 अगस्त 2024
BigQuery SQL क्वेरी और Vertex AI PaLM API की मदद से, फ़िल्म की सक्सेस रेटिंग का अनुमान लगाने वाला और डॉक्टर के पर्चे से मिलने वाला ऐप्लिकेशन बनाएं.
Vertex AI PaLM API का इस्तेमाल करके, BigQuery ML के साथ सिर्फ़ एसक्यूएल एलएलएम
Updated 23 अगस्त 2024
GitHub डेटा स्टोर करने की सुविधा के सोर्स कोड की खास जानकारी, BigQuery के सार्वजनिक डेटासेट के तौर पर उपलब्ध है. इसमें टेक्स्ट जनरेट करने के लिए Vertex AI लार्ज लैंग्वेज मॉडल (टेक्स्ट-बायसन) का इस्तेमाल, BigQuery में होस्ट किए गए रिमोट फ़ंक्शन के तौर पर किया जा सकता है.
Cloud Run पर PaLM API की मदद से चैट ऐप्लिकेशन
Updated 23 अगस्त 2024
Python Flask फ़्रेमवर्क और Vertex AI PaLM API मॉडल का इस्तेमाल करके, चैट ऐप्लिकेशन बनाएं.
- Cloud Run
ML Kit में AutoML Vision की मदद से, डिवाइस पर मौजूद इमेज क्लासिफ़िकेशन मॉडल को ट्रेनिंग दें और डिप्लॉय करें
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, इमेज की कैटगरी तय करने वाले एल्गोरिदम को एमएल किट में AutoML Vision Edge इस्तेमाल करके ट्रेनिंग दी जाएगी. साथ ही, मशीन लर्निंग किट SDK टूल का इस्तेमाल करके, इसे Android या iOS फ़ोन पर चलाया जाएगा.
- TensorFlow
- ML Kit
- Firebase
- Android
Gemini के साथ Google Chat में ऐप्लिकेशन बनाएं
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, Google Chat ऐप्लिकेशन बनाने के लिए नई सुविधाएं उपलब्ध हैं. इनमें Vertex AI के Gemini के एआई (AI) मॉडल, Dialogflow CX, ऐप्लिकेशन का होम पेज, Google Chat इवेंट, और ऐक्सेसरी विजेट शामिल हैं.
- Google Workspace
Cloud फ़ंक्शन, जो PaLM टेक्स्ट बाइसन मॉडल को रैप करता है
Updated 23 अगस्त 2024
Python में लिखे गए ऐसे Cloud Function को दिखाता है जो Vertex AI मॉड्यूल को शुरू करता है. इसके बाद, PaLM Text बाइसन मॉडल को शुरू करने के लिए एंडपॉइंट उपलब्ध कराता है.
अपनी पसंद के मुताबिक टेक्स्ट की कैटगरी तय करने वाला मॉडल बनाएं और उससे अपने ऐप्लिकेशन अपडेट करें
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको मोबाइल टेक्स्ट की कैटगरी तय करने के पाथवे में बनाए गए मॉडल को बेहतर बनाने का तरीका पता चलेगा. इससे आपको ऐसा मॉडल बनाने में मदद मिलेगी जो आपके डेटा के साथ काम करता हो. इसके बाद, आपको अपने Android और iOS ऐप्लिकेशन को नए मॉडल के हिसाब से अपडेट करने का तरीका दिखेगा
- Android
- TensorFlow
मैसेज की स्टाइल वाला एक बेसिक ऐप्लिकेशन बनाएं
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको टेक्स्ट बॉक्स और 'भेजें' बटन की मदद से, आसान मैसेजिंग ऐप्लिकेशन बनाना सिखाया जाएगा.
- Android
- TensorFlow
अपने इमेज क्लासिफ़ायर के लिए एक कस्टम मॉडल बनाएं
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको खास फूलों की पहचान करने के लिए एमएल मॉडल को ट्रेनिंग देनी होगी.
- TensorFlow
- Android
Vertex AI और Svelte Kit की मदद से, टेक्स्ट के बारे में जानकारी देने वाला ऐप्लिकेशन
Updated 23 अगस्त 2024
टेक्स्ट की खास जानकारी इस्तेमाल करने का उदाहरण बनाएं, ताकि उपयोगकर्ता Svelte Kit के वेब ऐप्लिकेशन पर Google Cloud Vertex AI का इस्तेमाल करके, लेखों, टेक्स्ट, और अन्य तरह के कॉन्टेंट की खास जानकारी दे सकें.
TensorFlow.js: किनारे के मामलों को हैंडल करने के लिए, स्पैम टिप्पणी की पहचान करने वाले मॉडल को फिर से ट्रेनिंग दें
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में आप जानेंगे कि मॉडल मेकर का इस्तेमाल करके, स्पैम टिप्पणी के मॉडल को फिर से कैसे सिखाएं. इससे उन मामलों पर ध्यान दिया जा सकेगा जिन्हें पहले से ट्रेनिंग वाला मॉडल हैंडल नहीं कर सका. इसके बाद, नए मॉडल को वेब ऐप्लिकेशन में फिर से डिप्लॉय किया जाएगा.
- TensorFlow
अपने ऐप्लिकेशन में कस्टम मॉडल को इंटीग्रेट करना
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको मशीन लर्निंग किट कस्टम मॉडल का इस्तेमाल करके, कस्टम इमेज क्लासिफ़िकेशन मॉडल को Android या iOS ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट करने का तरीका पता चलेगा.
- Android
- TensorFlow
स्पैम टिप्पणी करने वाली मशीन लर्निंग का मॉडल बनाना
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको यह पता चलेगा कि दूसरी टिप्पणियों के स्पैम फ़िल्टर करने की क्षमता वाला मशीन लर्निंग मॉडल कैसे बनाया जाता है.
- Android
- TensorFlow
Vertex AI PaLM API का इस्तेमाल करके, खास जानकारी देने के तरीके
Updated 23 अगस्त 2024
इस ट्यूटोरियल में, स्टफ़िंग तरीके से टेक्स्ट में मौजूद जानकारी को कम शब्दों में बताने के लिए जनरेटिव मॉडल इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है
TensorFlow.js के पहले से ट्रेन किए गए मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से, JavaScript में एक स्मार्ट वेबकैम बनाएं
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको TensorFlow.js के प्री-ट्रेन्ड मॉडल (COCO-SSD) में से किसी एक को लोड करने और इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, आपको यह भी पता चलेगा कि उस मॉडल को सामान्य ऑब्जेक्ट की पहचान करने के लिए कैसे इस्तेमाल किया जाए, जिस पर उसे ट्रेनिंग दी गई है.
- TensorFlow
दस्तावेज़ों को डालने, प्रोसेस करने, और खोजने के लिए, दस्तावेज़ एआई वेयरहाउस का इस्तेमाल करना
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, दस्तावेज़ों का पूरा टेक्स्ट डालने, प्रोसेस करने, और खोजने के लिए Document AI Warehouse का इस्तेमाल किया जाएगा.
सामान्य "Google अनुवाद" App Engine, Cloud Functions, और Cloud Run पर Express.js ऐप्लिकेशन
Updated 23 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको Node.js के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, आपको यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.
Cloud AI Platform की मदद से, धोखाधड़ी का पता लगाने वाले मॉडल के बारे में जानकारी
Updated 22 अगस्त 2024
इस लैब में, TensorFlow का इस्तेमाल करके धोखाधड़ी वाले लेन-देन की पहचान करने के लिए tf.keras बनाया जाएगा. इसके बाद, Cloud के Explainable AI SDK की मदद से, मॉडल के नतीजों को समझा जाएगा.
- TensorFlow
TensorFlow Enterprise और BigQuery की मदद से, Cloud AI Platform पर धोखाधड़ी की पहचान करने वाला मॉडल बनाएं
Updated 22 अगस्त 2024
इस लैब में, आपको सीधे BigQuery डेटासेट का डेटा डालना होगा. साथ ही, Google Cloud AI Platform पर मौजूद TensorFlow Enterprise की मदद से, धोखाधड़ी का पता लगाने वाले मॉडल को ट्रेनिंग देनी होगी.
- TensorFlow
Spanner और Vertex AI Imagen API वाले जनरेटिव एआई के लिए डेटा
Updated 21 अगस्त 2024
सर्वर ऐप्लिकेशन एपीआई का इस्तेमाल करके, स्पैनर डेटाबेस से मिले डेटा की मदद से उपयोगकर्ता के बनाए गए पोज़ प्रॉम्प्ट के आधार पर इमेज जनरेट करने के लिए, पोज़ जनरेटर ऐप्लिकेशन बनाएं.
Gemini API की मदद से, Google Workspace के टास्क अपने-आप पूरे होने की सुविधा
Updated 21 अगस्त 2024
Google Workspace के टास्क को अपने-आप होने के लिए, Gemini API की सुविधाओं का इस्तेमाल करने का तरीका जानें. इससे आपको आगे होने वाले कामों के लिए बेहतर सुविधाएं मिलेंगी.
- Google Workspace
PaLM और LangChain4J की मदद से, Java में दस्तावेज़ों और उपयोगकर्ताओं के साथ जनरेटिव एआई की मदद से चैट करें
Updated 21 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको अपने उपयोगकर्ताओं से चैट करनी होगी या अपने दस्तावेज़ के बारे में सवाल पूछना होगा. जैसे, Java में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल, PaLM के बड़े लैंग्वेज मॉडल को इंटिग्रेट करना, और LangChain4J एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन फ़्रेमवर्क का फ़ायदा लेना
Gemini में फ़ंक्शन कॉलिंग की सुविधा का इस्तेमाल करके, एपीआई के साथ इंटरैक्ट करने का तरीका
Updated 21 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, Gemini में कॉल करने की सुविधा का इस्तेमाल करके एक ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है. इसकी मदद से, उपयोगकर्ता एक्सचेंज रेट के बारे में पूछ सकते हैं और किसी बाहरी एपीआई से नया डेटा फ़ेच कर सकते हैं. इसके बाद, उपयोगकर्ता को जवाब देकर उन्हें जवाब दे सकते हैं.
PaLM और LangChain4J की मदद से, Java में जनरेटिव एआई की मदद से टेक्स्ट जनरेट करना
Updated 21 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको Java में जनरेटिव एआई के साथ काम शुरू करने की जानकारी मिलेगी. साथ ही, आपको PaLM के बड़े लैंग्वेज मॉडल को इंटिग्रेट करना होगा. साथ ही, LangChain4J एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करने की जानकारी भी मिलेगी
Node.js कोडलैब में TensorFlow.js की ट्रेनिंग
Updated 21 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको Node.js सर्वर में TensorFlow.js का इस्तेमाल करके, बेसबॉल पिच अनुमान मॉडल बनाने और उसे ट्रेनिंग देने का तरीका बताया गया है. साथ ही, आपको क्लाइंट को मेट्रिक दिखाने की जानकारी भी मिलेगी.
- TensorFlow
TensorFlow.js: Python savedModel को TensorFlow.js फ़ॉर्मैट में बदलना
Updated 21 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आपको नमूने के तौर पर सेव किए गए मॉडल के Python ML मॉडल को चुनने और उसे TensorFlow.js फ़ॉर्मैट में बदलने का तरीका बताया जाएगा. इस तरह, मॉडल को वेब ब्राउज़र पर चलाया जा सकेगा. साथ ही, कन्वर्ज़न में होने वाली सामान्य समस्याओं को हल करने का तरीका भी बताया जाएगा.
- TensorFlow
स्लैक कमांड ऑटोमेशन
Updated 21 अगस्त 2024
Slack ऐप्लिकेशन में, टेक्स्ट की खास जानकारी पाने के लिए, Slack Slack Command बनाने के लिए सोर्स कोड. Slack ऐप्लिकेशन, टेक्स्ट की खास जानकारी देने के लिए, PaLM API को शुरू करने के लिए Cloud Function का इस्तेमाल करता है.
Android पर TensorFlow Lite की मदद से, फूलों की पहचान करें
Updated 20 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, इमेज की कैटगरी तय करने वाला एक टूल लिया जाएगा और उसे TensorFlow Lite का इस्तेमाल करके, Android फ़ोन पर चलाया जाएगा.
- TensorFlow
- Android
Spanner और Vertex AI के साथ समानता खोजने की सुविधा
Updated 20 अगस्त 2024
उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर, कपड़ों से जुड़े सुझाव के लिए मिलता-जुलता खोज ऐप्लिकेशन बनाएं. साथ ही, स्पैनर में सेव किए गए डेटा और वेक्टर सर्च की मदद से इंडेक्स किए गए डेटा की मदद से खोज करें, ताकि आस-पास के लोगों से जानकारी इकट्ठा की जा सके.
माइक्रोकंट्रोलर और SparkFun Edge के लिए, TensorFlow Lite की मदद से, एआई की मदद से बोली पहचानने की सुविधा
Updated 20 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, आप SparkFun Edge पर माइक्रोकंट्रोलर के लिए TensorFlow Lite का इस्तेमाल करके, बोली पहचानने वाले मॉडल को चलाना सीखेंगे. यह बैटरी से चलने वाला डेवलपमेंट बोर्ड है, जिसमें माइक्रोकंट्रोलर मौजूद है.
- TensorFlow
TensorFlow.js - ट्रांसफ़र लर्निंग का इस्तेमाल करके ऑडियो की पहचान करना
Updated 20 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, ऑडियो की पहचान करने वाला एक बुनियादी नेटवर्क बनाया जाएगा, जो आपकी आवाज़ों को पहचान सकेगा और ब्राउज़र में स्लाइडर को कंट्रोल करने के लिए इसका इस्तेमाल कर सकेगा. TensorFlow.js का इस्तेमाल किया जाएगा, जो JavaScript के लिए एक बेहतरीन और सुविधाजनक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है.
- TensorFlow
टेक्स्ट और चेहरे की विशेषताओं की पहचान करने वाली मशीन लर्निंग किट: iOS
Updated 20 अगस्त 2024
इस कोडलैब में, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके iOS ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है. यह ऐप्लिकेशन, इमेज में मौजूद टेक्स्ट और चेहरे के हाव-भाव की पहचान करने के लिए, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करता है.
- ML Kit
对象检测入门
Updated 30 नवंबर 2024
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。
- Android
- TensorFlow
商品图片搜索入门
Updated 30 नवंबर 2024
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。
- TensorFlow
- Android
移动文本分类入门
Updated 8 नवंबर 2024
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
Updated 18 सितंबर 2024
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
使用 AlloyDB 和 Vertex AI Agent Builder 构建智能购物助理 - 第 2 部分
Updated 5 सितंबर 2024
在此 Codelab 中，您将构建一个知识驱动型聊天应用，该应用旨在回答客户问题、引导产品发现以及针对电子商务数据集定制搜索结果
深入了解图片分类
Updated 23 अगस्त 2024
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。
- Android
- TensorFlow
深入了解对象检测
Updated 6 अगस्त 2024
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。
- Android
- TensorFlow
深入了解音频分类
Updated 6 अगस्त 2024
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
Updated 6 अगस्त 2024
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
Updated 6 अगस्त 2024
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
Updated 6 अगस्त 2024
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
Updated 6 अगस्त 2024
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
Updated 6 अगस्त 2024
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。
- Android
- TensorFlow
深入了解垃圾评论检测
Updated 6 अगस्त 2024
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)
Updated 29 जुलाई 2022
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
Updated 29 जुलाई 2022
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）
Updated 29 जुलाई 2022
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
Updated 7 मई 2022
了解如何使用 TensorFlow Lite Model Maker 训练垃圾评论检测模型。
- TensorFlow
- Flutter
创建 Flutter 应用以对文本进行分类
Updated 7 मई 2022
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。
- Flutter
- TensorFlow
使用 TensorFlow Lite (Android) 构建和部署自定义对象检测模型
Updated 7 मई 2022
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
Updated 7 मई 2022
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。
- Android
- TensorFlow
创建一款基本的音频分类应用
Updated 7 मई 2022
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。
- Android
- TensorFlow
构建自定义的预训练音频分类模型
Updated 7 मई 2022
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。
- Android
- TensorFlow
TensorFlow.js：构建垃圾评论检测系统
Updated 7 मई 2022
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
Updated 7 मई 2022
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
Updated 7 मई 2022
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
Updated 7 मई 2022
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
Updated 7 मई 2022
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。
- TensorFlow
- Android
创建一个 iOS 应用以预测值
Updated 7 मई 2022
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
Updated 7 मई 2022
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
Updated 4 मई 2022
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。
- Flutter
- TensorFlow
机器学习入门“Hello, World”
Updated 21 अक्टूबर 2021
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
Updated 21 अक्टूबर 2021
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
Updated 21 अक्टूबर 2021
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
Updated 15 अक्टूबर 2021
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
Updated 15 अक्टूबर 2021
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
Updated 15 अक्टूबर 2021
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
Updated 28 फ़रवरी 2025
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
Updated 28 फ़रवरी 2025
Learn how to use the Gemini API and the Google AI SDK to prototype generative AI in Android applications.
- Android
- Vertex AI in Firebase
- Gemini
Getting started with the Gemini API and Web apps
Updated 28 फ़रवरी 2025
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
Updated 28 फ़रवरी 2025
Learn how to use the Gemini API and the Google AI Dart SDK to prototype generative AI in Dart and Flutter applications.
- Gemini
- Flutter
- Vertex AI in Firebase
Getting started with the Gemini API and Swift
Updated 28 फ़रवरी 2025
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).
- Gemini
- Vertex AI in Firebase
Getting started with Google AI Studio and the Gemini API using Node.js
Updated 25 फ़रवरी 2025
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
Updated 10 फ़रवरी 2025
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
Updated 9 जनवरी 2025
Learn how the Google engineering teams created a multiplayer crossword using Gemini, Flutter, and Firebase.
- Firebase
- Flutter