Adicionar a classificação de texto no dispositivo ao seu app com o TensorFlow Lite e o Firebase: Codelab para Android

Neste codelab, você vai aprender a implementar a classificação de texto usando o Firebase e o TensorFlow Lite.

• Firebase ML
• Firebase
• Android
• TensorFlow

Adicionar recomendações ao app com o TensorFlow Lite e o Firebase: codelab para iOS

Neste codelab, você vai aprender a criar um mecanismo de recomendação de conteúdo para seu app usando o TensorFlow e o Firebase.

• Google Analytics
• TensorFlow
• Firebase
• Firebase ML

Codelab de otimização de compras no app em tempo real no dispositivo

Neste codelab, você vai aprender a implantar um modelo TFLite para personalizar seu app para cada usuário e otimizar as compras no app.

• Android
• Teste A/B do Firebase
• Configuração remota do Firebase
• Firebase
• Google Analytics
• TensorFlow
• Firebase ML
• BigQuery

Adicionar a classificação de texto no dispositivo ao seu app com o TensorFlow Lite e o Firebase: codelab para iOS

Neste codelab, você vai aprender a implementar a classificação de texto usando o Firebase e o TensorFlow Lite.

• Firebase ML
• Firebase
• TensorFlow

Adicionar recomendações ao app com o TensorFlow Lite e o Firebase: Codelab do Android

Neste codelab, você vai aprender a criar um mecanismo de recomendação de conteúdo para seu app usando o TensorFlow e o Firebase.

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

App de pesquisa de loja de brinquedos com bancos de dados do Cloud, execução sem servidor e integrações de código aberto

Neste codelab, você vai criar um aplicativo de pesquisa vetorial baseado em RAG projetado para encontrar brinquedos correspondentes para a pesquisa do cliente (por textos e imagens), criar brinquedos personalizados com base na solicitação do usuário e prever o preço do brinquedo criado usando o AlloyDB, o Gemini, o Imagen, o LangChain4j e a GenAI Toolbox para bancos de dados.

Introdução às embeddings vetoriais com a IA do AlloyDB

Neste codelab, você vai aprender a usar a IA do AlloyDB em combinação com a pesquisa vetorial e criar um índice nos dados vetoriais.

• AlloyDB para PostgreSQL

Introdução às embeddings de vetor no Cloud SQL para PostgreSQL

Neste codelab, você vai aprender a usar a integração da IA do Cloud SQL com a pesquisa vetorial e criar um índice nos dados do vetor.

• Cloud SQL

Como instalar e configurar a Toolbox para seus aplicativos de IA generativa e agentes no AlloyDB

Neste codelab, você vai criar e implantar uma caixa de ferramentas para seu aplicativo de previsão de preços que usa o AlloyDB e recursos de IA generativa usando o serviço da caixa de ferramentas de IA generativa para bancos de dados.

Crie um app de recomendação de posições de ioga contextual com o Firestore, a pesquisa de vetores e o Gemini 2.0.

Neste codelab, você vai criar um app de pesquisa de posições de ioga contextual e orientado por conhecimento, projetado para responder às perguntas dos usuários sobre posições de ioga. Ele também permite tarefas administrativas, como criar e editar poses de ioga.

Reconhecer, identificar idiomas e traduzir textos com o Kit de ML e o CameraX: Android

Neste codelab, você vai criar um app Android com o Kit de ML que usa o aprendizado de máquina no dispositivo para reconhecer, identificar o idioma e traduzir texto entre 59 idiomas. Você também vai aprender a integrar a biblioteca CameraX para realizar essas tarefas usando um feed de câmera em tempo real.

• Android
• Firebase

Gemini em Java com Vertex AI e LangChain4j

Neste codelab, você vai conversar com seus usuários, fazer perguntas sobre sua documentação ou ampliar um modelo com chamadas de função, usar IA generativa em Java, integrar o modelo de linguagem grande do Gemini na Vertex AI e aproveitar o framework LangChain4j

Como usar a API Translation com Python

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Translation com Python.

Criar um assistente inteligente do Shopping com o AlloyDB e a Vertex AI Agent Builder – Parte 1

Neste codelab, você criará um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas de clientes, orientar a descoberta de produtos e personalizar os resultados da pesquisa para um conjunto de dados de e-commerce.

Criar um app de chat de IA generativa com a Vertex AI para Conversação

Neste codelab, você vai usar a Vertex AI para Conversação para criar, configurar e implantar um agente do repositório de dados e um app de chat para responder a perguntas dos clientes sobre produtos na Google Store.

Acessar o chat do Gemini com o SDK Python pelo endpoint do Private Service Connect

Acesse o Gemini em uma VM usando o SDK do Python e o endpoint PSC

• Vertex AI

Função do Cloud para resumo de conteúdo usando a API Vertex AI PaLM e o Google Cloud Storage

Função do Cloud que demonstra como processar um arquivo enviado por upload no Google Cloud Storage e realizar resumos usando a API Vertex AI PaLM no conteúdo.

Previsão de classificação de filmes com o BQML usando SQL

Vamos criar um modelo de previsão de pontuação de filme usando apenas SQL com o BigQuery ML

Previsão de classificação de filmes com o AutoML da Vertex AI

Vamos criar um modelo de previsão de pontuação de filme usando o AutoML da Vertex AI e implantá-lo em um endpoint de API e acionar a API de previsão com o Cloud Functions em Java.

Implante uma versão básica do "Google Tradutor" App no Cloud Functions para Python 3

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Implante uma versão básica do "Google Tradutor" App no Cloud Run em Python 2 (Docker)

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Implante uma versão básica do "Google Tradutor" App no Cloud Run em Python 3 (Docker)

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Detecte objetos em imagens para criar uma pesquisa visual de produtos com o Kit de ML: Android

Neste codelab, você criará um app Android com o kit de ML que usa machine learning no dispositivo para detectar objetos em imagens e, em seguida, permite que os usuários realizem uma pesquisa visual de produtos.

• Kit de ML
• Android

Use o Procurement Document AI para analisar suas faturas com o AI Platform Notebooks

Você vai aprender a usar o Procurement DocAI para analisar uma fatura de forma inteligente.

PySpark para processamento de linguagem natural no Dataproc

Este laboratório mostra como usar o Spark MLlib e o spark-nlp para executar machine learning e PLN em grandes quantidades de dados.

Como fazer o protótipo de modelos no AI Platform Notebooks

Neste laboratório, você aprenderá a usar o AI Platform Notebooks para prototipar fluxos de trabalho de machine learning. Vamos abordar a criação de uma instância de notebooks personalizados, o rastreamento do código do notebook no git e a depuração de modelos com a Ferramenta What-If.

• TensorFlow

Implante uma versão básica do "Google Tradutor" App Engine em Python 2

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Como usar a API Natural Language com o Python

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Natural Language com o Python.

Análise do Bookshelf: use o Gemini para criar aplicativos SQL com o BigQuery e a IA generativa

Vamos usar o Gemini para criar recomendações de livros e análises de resumo com o BigQuery (IA generativa somente para SQL).

Builder do Bookshelf: use o Gemini para criar uma função do Cloud em Java para um aplicativo Gemini

Vamos criar um app de recomendação e resumo de livros usando a IA generativa da Vertex AI (Gemini) em uma função do Cloud como uma função remota do BigQuery.

Como criar um sistema de pesquisa com a qualidade do Google usando a Vertex AI

Neste codelab, você vai criar um mecanismo de pesquisa com a qualidade do Google que pode ajudar a responder a consultas nos seus documentos e arquivos de texto usando a Vertex AI para Pesquisa/Agent Builder.

• Google Cloud
• Vertex AI

Reconhecer texto e características faciais com o Kit de ML: Android

Neste codelab, você criará um app Android com o kit de ML que usa machine learning no dispositivo para reconhecer texto e características faciais em imagens.

• Android
• Kit de ML

Reconhecer, identificar idiomas e traduzir textos com o Kit de ML e o CameraX: Android

Neste codelab, você criará um app Android com o kit de ML que usa machine learning no dispositivo para reconhecer, identificar e traduzir textos entre 59 idiomas. Você também vai aprender a integrar a biblioteca CameraX para realizar essas tarefas usando um feed de câmera em tempo real.

• Firebase
• Kit de ML
• Android

Atualizar seu app para usar um modelo de machine learning com filtragem de spam

Aprenda a atualizar um app com um modelo de ML capaz de realizar filtragem básica de spam de comentários.

• Android
• TensorFlow

Como criar um modelo de ML financeiro com a Ferramenta What-If e a Vertex AI

Neste laboratório, você vai aprender a treinar um modelo da XGBoost em um conjunto de dados financeiro, implantá-lo na Vertex AI e analisá-lo com a Ferramenta What-If

• TensorFlow

Redes neurais convolucionais, com Keras e TPUs

Neste laboratório, você aprenderá a montar uma camada convolucional em um modelo de rede neural que reconhece flores. Desta vez, você vai criar o modelo do zero e usar a potência da TPU para treiná-lo em segundos e iterar o design. Este laboratório inclui as explicações teóricas necessárias sobre redes neurais convolucionais e é um bom ponto de partida para desenvolvedores que estão aprendendo sobre aprendizado profundo.

• TensorFlow

Keras e convnets modernas em TPUs

Neste laboratório, você aprenderá a criar, treinar e ajustar suas próprias redes neurais convolucionais do zero. Isso pode ser feito em minutos usando a potência das TPUs. Você também vai conhecer várias abordagens, desde o aprendizado por transferência muito simples até arquiteturas convolucionais modernas, como o Squeezenet. Este laboratório inclui as explicações teóricas necessárias sobre redes neurais e é um bom ponto de partida para desenvolvedores que estão aprendendo sobre aprendizado profundo. Este laboratório usa o TensorFlow 2.

• TensorFlow

Pipelines de dados com velocidade de TPU: tf.data.Dataset e TFRecords

As TPUs são muito rápidas. O fluxo de dados de treinamento precisa acompanhar a velocidade delas. Neste laboratório, você vai aprender a carregar dados do GCS com a API tf.data.Dataset para alimentar a TPU.

• TensorFlow

Seu primeiro modelo do Keras com aprendizado por transferência

Neste laboratório, você vai aprender a criar um classificador do Keras. Em vez de tentar descobrir a combinação perfeita de camadas de rede neural para reconhecer flores, primeiro usaremos uma técnica chamada aprendizado por transferência para adaptar um poderoso modelo pré-treinado ao nosso conjunto de dados. Este laboratório inclui as explicações teóricas necessárias sobre redes neurais e é um bom ponto de partida para desenvolvedores que estão aprendendo sobre aprendizado profundo.

Convnets modernas, squeezenet, Xception, com Keras e TPUs

Neste laboratório, você vai aprender sobre a arquitetura convolucional moderna e usar seu conhecimento para implementar uma convnet simples e eficaz chamada "squeezenet". Este laboratório inclui as explicações teóricas necessárias sobre redes neurais convolucionais e é um bom ponto de partida para desenvolvedores que estão aprendendo sobre aprendizado profundo.

• TensorFlow

Como criar um aplicativo de chat baseado em LLM e RAG usando bancos de dados do Cloud SQL e LangChain

Neste codelab, você vai aprender a criar um banco de dados, implantar o serviço de recuperação de IA generativa para bancos de dados e criar um aplicativo de chat de exemplo usando o serviço.

• Cloud SQL

TensorFlow, Keras e aprendizado profundo, sem um doutorado

Neste codelab, você vai ensinar o computador a reconhecer dígitos escritos à mão com 99% de precisão, em 100 linhas de código Python / Keras.

• TensorFlow

Como usar a API Video Intelligence com Python

Neste tutorial, você aprenderá a usar a API Video Intelligence com Python.

Do notebook ao Kubeflow Pipelines com o ajuste de HP: uma jornada da ciência de dados

Neste codelab, você aprenderá a criar e implantar pipelines de ciência de dados complexos com ajuste de hiperparâmetros no Kubeflow Pipelines, sem usar comandos da CLI ou SDKs.

Kubeflow Pipelines: resumo de problemas do GitHub

Neste codelab, você vai configurar uma instalação do pipeline do AI Platform do Cloud (KFP hospedado) com o GKE, criar e executar fluxos de trabalho de ML usando o Kubeflow Pipelines e definir e executar pipelines em um notebook da AI Platform (Jupyter).

• TensorFlow

Do notebook para o Kubeflow Pipelines com MiniKF e Kale

Neste codelab, você aprenderá a criar e implantar pipelines complexos de ciência de dados com o Kubeflow Pipelines, sem usar comandos da CLI ou SDKs.

IA generativa para análise de vídeos com a Vertex AI

Saiba como analisar as visualizações de influenciadores no YouTube em qualquer empresa ou produto usando os recursos de IA generativa do Google.

Como gerenciar processadores da Document AI com Python

Neste tutorial, você vai aprender a gerenciar processadores da Document AI com Python.

Criar, treinar e implantar um modelo XGBoost na AI Platform do Cloud

Neste laboratório, você analisará um fluxo de trabalho de ML completo no GCP: ingerir dados do BigQuery, criar um modelo XGBoost em uma instância do AI Platform Notebooks do Cloud e implantar o modelo no AI Platform.

Como analisar um modelo de ML financeiro implantado na AI Platform do Cloud com a Ferramenta What-If

Neste laboratório, você vai aprender a treinar um modelo da XGBoost em um conjunto de dados financeiro, implantá-lo no AI Platform do Cloud e analisá-lo com a Ferramenta What-If

• TensorFlow

Criar um assistente inteligente do Shopping com o AlloyDB e a Vertex AI Agent Builder – Parte 2

Neste codelab, você criará um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas de clientes, orientar a descoberta de produtos e personalizar os resultados da pesquisa para um conjunto de dados de e-commerce.

Criar um assistente de pesquisa de patentes com o AlloyDB e a Vertex AI Agent Builder – Parte 2

Neste codelab, você vai criar um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas relacionadas à pesquisa de patentes e trazer resultados contextualmente relevantes fundamentados na verdade do conjunto de dados de patentes como fonte.

Visão computacional facilitada: Vision AI em Spring Boot e Java

Criaremos um aplicativo de visão computacional usando Spring Boot e Java para que você aproveite o potencial do reconhecimento e da análise de imagens nos seus projetos.

• Cloud Run

Como usar a API Speech-to-Text com Python

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Speech-to-Text com Python.

IA generativa determinista com chamadas de função do Gemini em Java

Demonstra o recurso de chamada de função do Gemini em um aplicativo Java invocando o modelo Gemini para orquestrar a entrada para a chamada de função, invocar a API, processar a resposta em outra chamada do Gemini e implantá-la em um endpoint REST.

Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) com a Document AI (Python)

Neste codelab, você vai realizar o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) de documentos PDF usando a Document AI e Python. Você vai aprender como fazer solicitações de processo on-line (síncronas) e em lote (assíncronas).

Document AI Workbench — Extrator de documentos personalizado

Neste codelab, você vai aprender como usar o Document AI Workbench para criar modelos totalmente personalizados usando seus próprios dados de treinamento.

Análise de formulário com a Document AI (Python)

Neste codelab, você vai aprender a usar o analisador de formulários da Document AI para analisar um formulário escrito à mão com Python. Usaremos um formulário de admissão médica simples como exemplo, mas esse procedimento funcionará com qualquer

Document AI Workbench: treinamento aprimorado

Neste codelab, você vai aprender a usar o treinamento da Document AI para melhorar a qualidade do modelo usando seus próprios dados de treinamento.

Processadores especializados com a Document AI (Python)

Neste codelab, você vai aprender a usar o Procurement DocAI e o Lending DocAI para classificar e analisar documentos especializados.

Document AI: human in the loop

Neste codelab, você vai aprender a usar o recurso human in the loop da Document AI para concluir tarefas de revisão humana com processadores especializados.

Previsão de séries temporais com a Vertex AI e o BigQuery ML

Neste laboratório, você vai aprender a resolver problemas de séries temporais usando a Vertex AI, incluindo notebooks, treinamento, previsão e BigQuery ML.

• TensorFlow

Treinamento e ajuste de hiperparâmetros em um modelo PyTorch na AI Platform do Cloud

Neste laboratório, você vai aprender a treinar seu modelo no Cloud com o ajuste de hiperparâmetros. Mostraremos como fazer isso com o PyTorch, mas é possível fazer isso em qualquer framework que você quiser.

Como usar a API Text-to-Speech com o Python

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Text-to-Speech com o Python.

Como usar a API Vision com Python

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Vision com o Python.

Insights generativos com o SQL do BigQuery e a Vertex AI

Criar um app de previsão e prescrição de classificação de sucesso de filmes com consultas SQL do BigQuery e a API PaLM da Vertex AI.

Treinar e implantar um modelo de classificação de imagens no dispositivo com o AutoML Vision no kit de ML

Neste codelab, você treinará um classificador de imagens usando o AutoML Vision Edge no Kit de ML e o executará em um smartphone Android ou iOS usando o SDK do kit de ML.

• Firebase
• Android
• TensorFlow
• Kit de ML

LLM somente SQL com BigQuery ML usando a API Vertex AI PaLM

Resumo do código-fonte para repositórios do GitHub disponível como um conjunto de dados público do BigQuery, usando o modelo de linguagem grande da Vertex AI para geração de texto (text-bison) como uma função remota hospedada no BigQuery.

App de chat com a API PaLM no Cloud Run

Desenvolver um aplicativo de chat usando o framework Python Flask e o modelo da API PaLM da Vertex AI.

• Cloud Run

Função do Cloud que une os modelos de bisão de texto do PaLM

Demonstra uma função do Cloud escrita em Python que inicializa o módulo da Vertex AI e fornece um endpoint para invocar o modelo Text Bison no PaLM.

Crie um modelo de classificação de texto personalizado e atualize seus apps com ele

Neste codelab, você vai aprender a aprimorar o modelo criado no Programa de treinamentos "Introdução à classificação de textos em dispositivos móveis" para ter um modelo que funcione com seus próprios dados. Em seguida, você verá como atualizar seus apps Android e iOS com o novo modelo

• Android
• TensorFlow

Criar um app básico de mensagens

Neste codelab, você vai aprender a criar um app de mensagens simples com uma caixa de texto e um botão "Enviar".

• TensorFlow
• Android

Criar um modelo personalizado para seu classificador de imagens

Neste codelab, você treinará um modelo de ML para reconhecer flores específicas.

• TensorFlow
• Android

App resumidor de texto com Vertex AI e Svelte Kit

Criar um caso de uso de resumo de texto para permitir que os usuários resumam artigos, textos e outras formas de conteúdo usando a Vertex AI do Google Cloud em um app da Web Svelte Kit.

TensorFlow.js: treinar novamente um modelo de detecção de spam de comentários para lidar com casos extremos

Neste codelab, você aprenderá a usar o Model Maker para treinar novamente um modelo de spam de comentários para lidar com casos extremos que o modelo pré-treinado não consegue processar e, em seguida, implantar novamente o novo modelo no aplicativo da Web.

• TensorFlow

Integrar um modelo personalizado ao aplicativo

Neste codelab, você vai aprender a integrar um modelo de classificação de imagens personalizado a um app Android ou iOS usando modelos personalizados do kit de ML.

• TensorFlow
• Android

Criar um modelo de machine learning sobre spam de comentários

Neste codelab, você vai aprender como criar um modelo de machine learning capaz de filtrar spam de outros comentários.

• Android
• TensorFlow

Métodos de resumo de texto usando a API Vertex AI PaLM

Neste tutorial, você vai aprender a usar modelos generativos para resumir informações de um texto usando o método de preenchimento

Criar uma webcam inteligente em JavaScript com um modelo de machine learning pré-treinado do TensorFlow.js

Neste codelab, você aprenderá a carregar e usar um dos modelos pré-treinados do TensorFlow.js (COCO-SSD) e a usá-lo para reconhecer objetos comuns em que ele foi treinado.

• TensorFlow

Como usar o Document AI Warehouse para ingerir, processar e pesquisar documentos

Neste codelab, você vai usar o Document AI Warehouse para ingerir, processar e pesquisar o texto completo de documentos.

Implante uma versão básica do "Google Tradutor" App Express.js no App Engine, no Cloud Functions e no Cloud Run

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Node.js e executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Crie um modelo de detecção de fraudes na AI Platform do Cloud com o TensorFlow Enterprise e o BigQuery

Neste laboratório, você vai ingerir diretamente um conjunto de dados do BigQuery e treinar um modelo de detecção de fraudes com o TensorFlow Enterprise na AI Platform do Google Cloud.

• TensorFlow

Como explicar um modelo de detecção de fraudes com a AI Platform do Cloud

Neste laboratório, você vai criar um arquivo tf.keras para identificar transações fraudulentas usando o TensorFlow. Depois, vai interpretar os resultados do modelo com o SDK Explainable AI do Cloud.

• TensorFlow

Dados para IA generativa com o Spanner e a API Vertex AI Imagen

Crie um app gerador de poses para gerar imagens com base em comandos de poses criados pelo usuário com dados buscados no banco de dados do Spanner usando a API do app do servidor.

Chat com tecnologia de IA generativa com usuários e documentos em Java com PaLM e LangChain4J

Neste codelab, você vai conversar com seus usuários ou fazer perguntas sobre sua documentação, usar IA generativa em Java, integrar o modelo de linguagem grande PaLM e aproveitar o framework de orquestração de LLMs LangChain4J

Automatizar tarefas do Google Workspace com a API Gemini

Saiba como usar o poder da API Gemini para automatizar tarefas do Google Workspace e explorar mais possibilidades.

• Google Workspace

Como interagir com APIs usando chamadas de função no Gemini

Neste codelab, você vai usar a chamada de função no Gemini para criar um app em que os usuários podem perguntar sobre taxas de câmbio, buscar os dados mais recentes de uma API externa e responder ao usuário com a resposta.

Geração de texto de IA generativa em Java com PaLM e LangChain4J

Neste codelab, você vai começar a usar a IA generativa em Java, integrando o modelo de linguagem grande do PaLM e aproveitando o framework de orquestração de LLMs LangChain4J

Treinamento do TensorFlow.js no codelab Node.js

Neste codelab, você aprenderá a criar e treinar um modelo de estimativa de arremesso de beisebol usando o TensorFlow.js em um servidor Node.js e a exibir métricas para um cliente.

• TensorFlow

TensorFlow.js: converter um SavedModel do Python para o formato TensorFlow.js

Neste codelab, você aprenderá a converter um modelo de ML em Python que está no formato SavedModel e convertê-lo no formato TensorFlow.js para que ele possa ser executado em um navegador da Web, além de aprender a resolver problemas comuns que podem ocorrer nas conversões.

• TensorFlow

Automação de comando do Slack

Código-fonte para criar um comando Slash do Slack para resumo de texto no aplicativo Slack. O aplicativo Slack usa a Função do Cloud para invocar a API PaLM para resumir textos.

Reconhecer flores com o TensorFlow Lite no Android

Neste codelab, você executará um classificador de imagens em um smartphone Android usando o TensorFlow Lite.

• Android
• TensorFlow

Pesquisa por similaridade com o Spanner e a Vertex AI

Criar um aplicativo de pesquisa de similaridade para recomendações de vestuário com base na entrada do usuário e realizar pesquisas nos dados armazenados no Spanner e indexados pela Pesquisa Vetorial para responder com os vizinhos mais próximos.

Reconhecimento de fala com IA usando o TensorFlow Lite para microcontroladores e SparkFun Edge

Neste codelab, você vai aprender a executar um modelo de reconhecimento de fala usando o TensorFlow Lite para microcontroladores no SparkFun Edge, uma placa de desenvolvimento alimentada por bateria que contém um microcontrolador.

• TensorFlow

TensorFlow.js: reconhecimento de áudio usando aprendizado por transferência

Neste codelab, você vai criar uma rede básica de reconhecimento de áudio que pode reconhecer seus sons e usá-la para controlar um controle deslizante no navegador. Você usará o TensorFlow.js, uma biblioteca de machine learning avançada e flexível para JavaScript.

• TensorFlow

Kit de ML para reconhecimento de texto e características faciais: iOS

Neste codelab, você criará um app iOS com o kit de ML que usa machine learning no dispositivo para reconhecer texto e características faciais em imagens.

• Kit de ML

Criar um aplicativo de chat baseado em LLM e RAG com a AlloyDB AI e o LangChain

Neste codelab, você aprenderá a criar um cluster do AlloyDB, implantar o Serviço de recuperação de bancos de dados de IA generativa para bancos de dados e criar um aplicativo de amostra com o serviço.

Análise de estante de livros: use o Gemini para criar um aplicativo do Cloud Run em Java que envia os dados do BigQuery para a Web

Vamos usar o Gemini para criar um aplicativo de resumo da estante de livros que simplesmente envia os dados do BigQuery para a Web e é implantado no Cloud Run.

• Cloud Run

TensorFlow.js: usar o Firebase Hosting para implantar e hospedar um modelo de machine learning em escala

Neste codelab, você aprenderá a usar a infraestrutura do Firebase para implantar um modelo de ML a fim de usá-lo e consumi-lo no seu site usando o TensorFlow.js

• TensorFlow

Classificador de imagem de aprendizado por transferência do TensorFlow.js

Neste codelab, você aprenderá a criar uma

• TensorFlow

TensorFlow.js: reconhecimento de dígitos de escrita à mão com CNNs

Neste codelab, você treinará um modelo para identificar dígitos escritos à mão. Na terminologia de machine learning, isso é conhecido como uma tarefa de classificação, já que ela prevê uma categoria para uma determinada entrada.

• TensorFlow

TensorFlow.js: como fazer predições de dados 2D

Neste codelab, você treinará um modelo para fazer previsões a partir de dados numéricos. O modelo tentará prever

• TensorFlow

Use a Document AI para processar seus formulários escritos à mão de maneira inteligente (Python)

Neste codelab, vamos focar na criação de um tutorial que usa a API Document AI com Python

Criar e implantar um modelo de detecção de objetos personalizado com o TensorFlow Lite (Android)

Neste codelab, você criará um app Android que pode detectar objetos em imagens. Você começará a treinar um modelo personalizado de detecção de objetos com o TFLite Model Maker e o implantará com a biblioteca de tarefas TFLite.

• Android
• TensorFlow

Criar seu primeiro app Computer Vision no Android ou iOS

Neste codelab, você aprenderá a criar um app simples para Android e iOS capaz de rotular corretamente uma imagem.

• Android
• TensorFlow

TensorFlow.js: criar um sistema de detecção de spam de comentários

Neste codelab, você aprenderá a criar uma página da Web simples, com recursos de comentários, como em um artigo de postagem de blog, e integrar com um modelo de machine learning pré-treinado para detectar postagens de spam de comentários. Assim, você poderá filtrá-las antes mesmo de fazerem isso. são armazenadas em qualquer banco de dados de back-end, reduzindo o tempo e o custo de processamento do servidor.

• TensorFlow

TensorFlow.js: treinar novamente um modelo de detecção de spam de comentários para lidar com casos extremos

Neste codelab, você aprenderá a usar o Model Maker para treinar novamente um modelo de spam de comentários para lidar com casos extremos que o modelo pré-treinado não consegue processar e, em seguida, implantar novamente o novo modelo no aplicativo da Web.

• TensorFlow

Criar um modelo personalizado de classificação de áudio pré-treinado

Neste codelab, você aprenderá a personalizar um modelo pré-treinado de classificação de áudio para detectar sons de pássaros.

• Android
• TensorFlow

Criar um app básico para classificação de áudio

Neste codelab, você aprenderá a criar um app básico para classificação de áudio, que pode gravar áudio usando o microfone do smartphone.

• TensorFlow
• Android

Back-end da Pesquisa de produtos da API Vision no Android

Neste codelab, você adicionará código a um app Android para chamar um back-end da Pesquisa de produtos da API Vision para que os usuários do app possam pesquisar produtos usando imagens.

• Android

Criar um app do Flutter para classificar textos

Aprenda a criar um app do Flutter que classifica textos e exibe os resultados na IU.

• TensorFlow
• Flutter

Criar um app Android para detectar objetos em imagens

Aprenda a criar um app Android que detecte objetos em imagens e renderize os resultados na IU.

• TensorFlow
• Android

Crie um back-end de pesquisa de imagem de produto com a Pesquisa de produtos da API Vision

Neste codelab, você aprenderá a criar um back-end de pesquisa de imagens de produto usando a Pesquisa de produtos da API Vision e a criar uma chave de API para chamar o back-end de apps para dispositivos móveis.

• Android

Criar um app iOS para prever valores

Aprenda a criar um app iOS que detecta objetos em imagens e renderiza os resultados na IU.

• TensorFlow

Criar um site simples que classifique as imagens

Saiba como criar um site simples que classifica imagens com o TensorFlow Serving.

• TensorFlow

Criar um modelo de classificação de texto personalizado com o TensorFlow Lite Model Maker

Saiba como treinar novamente o modelo de detecção de spam para detectar tipos específicos de spam com o TensorFlow Lite Model Maker.

• TensorFlow
• Flutter

Treinar um modelo de detecção de spam de comentários com o TensorFlow Lite Model Maker

Saiba como treinar um modelo de detecção de spam de comentários com o TensorFlow Lite Model Maker.

• Flutter
• TensorFlow

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。

• Android
• TensorFlow

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。

• TensorFlow
• Android

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。

• Android
• TensorFlow

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。

• Android
• TensorFlow

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。

• Android
• TensorFlow

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

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.

• Android
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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).

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• 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.

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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).

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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.

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Creating a multiplayer crossword with Gemini, Flutter, and Firebase

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

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