Cloud veritabanları, sunucusuz çalışma ortamları ve açık kaynak entegrasyonlarına sahip oyuncak mağazası arama uygulaması

Bu codelab'de, müşteri araması için eşleşen oyuncakları (metinler ve resimler aracılığıyla) bulmak, kullanıcı isteğine göre özel oyuncaklar oluşturmak ve AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j ve Veritabanları için GenAI Aracı Kutusu'nu kullanarak özel olarak oluşturulan oyuncağın fiyatını tahmin etmek üzere tasarlanmış bir RAG tabanlı Vektör Arama uygulaması oluşturacaksınız.

AlloyDB AI ve LangChain'i kullanarak LLM ve RAG tabanlı bir sohbet uygulaması oluşturma

Bu codelab'de, AlloyDB kümesi oluşturmayı, veritabanları için GenAI Databases Retrieval Service'i dağıtmayı ve hizmeti kullanarak örnek bir uygulama oluşturmayı öğreneceksiniz.

• AlloyDB for PostgreSQL

AlloyDB AI ile vektör yerleştirmelerini kullanmaya başlama

Bu codelab'de, AlloyDB AI'ı vektör aramayla birlikte nasıl kullanacağınızı ve vektör verilerinde nasıl dizin oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

• AlloyDB for PostgreSQL

PostgreSQL için Cloud SQL'de Vektör Yerleşimleri'ni kullanmaya başlama

Bu codelab'de, Cloud SQL AI entegrasyonunu vektör arama ile birlikte nasıl kullanacağınızı ve vektör verilerinde nasıl dizin oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

• Cloud SQL

AlloyDB'de Gen AI ve Agentic uygulamalarınız için Toolbox'u yükleme ve ayarlama

Bu codelab'de, Veritabanları için Üretken Yapay Zeka Aracı Hizmeti'ni kullanarak AlloyDB ve üretken yapay zeka özelliklerini kullanan bir Fiyat Tahmini Uygulamanız için Araç Kutusu geliştirip dağıtacaksınız.

Firestore, Vektör Arama ve Gemini 2.0 ile bağlama dayalı bir yoga pozu önerici uygulaması oluşturun.

Bu codelab'de, kullanıcıların yoga pozlarıyla ilgili sorularını yanıtlamak için tasarlanmış, bilgi odaklı ve bağlama dayalı bir yoga pozları arama uygulaması oluşturacaksınız. Ayrıca yoga pozları oluşturma ve düzenleme gibi yönetim görevlerini de gerçekleştirebilirsiniz.

Makine Öğrenimi Kiti ve CameraX ile Metin Tanıma, Tanımlama ve Metin Çevirme: Android

Bu codelab'de, ML Kit ile 59 dildeki metinleri tanımak, dili tespit etmek ve çevirmek için cihaz üzerinde makine öğrenimi kullanan bir Android uygulaması oluşturacaksınız. Ayrıca, bu görevleri gerçek zamanlı kamera feed'inden gerçekleştirmek için CameraX kitaplığını nasıl entegre edeceğinizi de öğreneceksiniz.

• Android
• Firebase

Vertex AI ve LangChain4j ile Java'da Gemini

Bu codelab'de kullanıcılarınızla sohbet edecek, belgelerinizle ilgili sorular soracak veya Java'da üretken yapay zeka kullanarak, Gemini büyük dil modelini Vertex AI'a entegre ederek ve LangChain4j çerçevesinden yararlanarak işlev çağrısı yaparak bir modeli genişleteceksiniz.

Python ile Translation API'yi kullanma

Bu eğitimde, Translation API'yi Python ile kullanmayı öğreneceksiniz.

AlloyDB ve Vertex AI Agent Builder ile Akıllı Alışveriş Asistanı Oluşturma - 1. Bölüm

Bu codelab'de müşteri sorularını yanıtlamak, ürün keşfine rehberlik etmek ve arama sonuçlarını e-ticaret veri kümesine uyarlamak için tasarlanmış, bilgiye dayalı bir sohbet uygulaması derleyeceksiniz.

Private Service Connect uç noktası üzerinden python sdk ile Gemini sohbetine erişme

Python SDK'sı ve PSC uç noktası üzerinden bir sanal makineden Gemini'ye erişme

• Vertex AI

Vertex AI Conversation ile üretken Chat uygulaması oluşturma

Bu codelab'de, Google Store'daki ürünlerle ilgili müşteri sorularını yanıtlamak amacıyla Veri Deposu Aracısı ve sohbet uygulaması oluşturmak, yapılandırmak ve dağıtmak için Vertex AI Conversation'ı kullanacaksınız.

TensorFlow.js: Makine öğrenimi modelini geniş ölçekte dağıtmak ve barındırmak için Firebase Hosting'i kullanın

Bu codelab'de, ML modeli dağıtmak için Firebase altyapısını nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Bu sayede model, TensorFlow.js aracılığıyla web sitenizde kullanılabilecek ve tüketici kullanılabilecektir.

• TensorFlow

PaLM Vertex AI API ve Google Cloud Storage kullanarak içerik özeti için Cloud Functions işlevi

Yüklenen bir dosyanın Google Cloud Storage'a nasıl işleneceğini ve içerikte Vertex AI PaLM API'yi kullanarak özetleme yapmayı gösteren Cloud Functions işlevi.

SQL kullanarak BQML ile Film Derecelendirmesi Tahmini

BigQuery ML ile yalnızca SQL kullanarak bir Film Puanı tahmin modeli oluşturacağız

Vertex AI AutoML ile Film Derecelendirmesi tahmini

Vertex AI AutoML'yi kullanarak bir Film Puanı tahmin modeli oluşturup bir API uç noktasına dağıtacak ve Java Cloud Functions'dan tahmin API'sini tetikleyeceğiz.

Temel bir "Google Çeviri" dağıtın Python 3 Cloud Functions uygulaması

Bu codelab'de, Google Cloud Translation API'yi Python ile kullanmayı ve yerel olarak çalıştırmayı ya da Cloud sunucusuz bilgi işlem platformuna (App Engine, Cloud Functions veya Cloud Run) dağıtmayı öğreneceksiniz.

Temel bir "Google Çeviri" dağıtın Python 2 Cloud Run'da (Docker) uygulama

Bu codelab'de, Google Cloud Translation API'yi Python ile kullanmayı ve yerel olarak çalıştırmayı ya da Cloud sunucusuz bilgi işlem platformuna (App Engine, Cloud Functions veya Cloud Run) dağıtmayı öğreneceksiniz.

Temel bir "Google Çeviri" dağıtın Python 3 Cloud Run'da (Docker) uygulama

Bu codelab'de, Google Cloud Translation API'yi Python ile kullanmayı ve yerel olarak çalıştırmayı ya da Cloud sunucusuz bilgi işlem platformuna (App Engine, Cloud Functions veya Cloud Run) dağıtmayı öğreneceksiniz.

ML Kit ile görsel bir ürün araması oluşturmak için görüntülerdeki nesneleri tespit edin: Android

Bu codelab'de, görsellerdeki nesneleri tespit etmek için cihaz üzerinde Makine Öğrenimi kullanan ve ardından kullanıcıların görsel ürün araması yapmasına olanak tanıyan ML Kit'i içeren bir Android uygulaması geliştireceksiniz.

• Android
• ML Kit

AI Platform Notebooks ile Faturalarınızı Ayrıştırmak için Procurement Document AI'dan yararlanın

Procurement DocAI'ı kullanarak faturaların akıllı bir şekilde ayrıştırılmasını öğreneceksiniz.

Dataproc'ta Doğal Dil İşleme için PySpark

Bu laboratuvarda, büyük miktarlarda veri üzerinde makine öğrenimi ve NLP işlemleri gerçekleştirmek için Spark MLlib ve spark-nlp'in nasıl kullanılacağı anlatılmaktadır.

AI Platform Notebooks'ta model prototipleri oluşturma

Bu laboratuvarda, makine öğrenimi iş akışlarınızın prototipini oluşturmak için AI Platform Notebooks'u nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Özel not defteri örneği oluşturmayı, not defteri kodunuzu Git'te izlemeyi ve What-If Aracı'nı kullanarak modellerde hata ayıklamayı ele alacağız.

• TensorFlow

Temel bir "Google Çeviri" dağıtın Python 2 App Engine'deki uygulama

Bu codelab'de, Google Cloud Translation API'yi Python ile kullanmayı ve yerel olarak çalıştırmayı ya da Cloud sunucusuz bilgi işlem platformuna (App Engine, Cloud Functions veya Cloud Run) dağıtmayı öğreneceksiniz.

Python ile Natural Language API'yi kullanma

Bu eğiticide, Python ile Natural Language API'yi kullanmayı öğreneceksiniz.

Bookshelf Analytics: Gemini'ı kullanarak BigQuery ve üretken yapay zeka ile SQL uygulamaları geliştirin

BigQuery (yalnızca SQL'de üretken yapay zeka) ile kitap önerisi ve özet analizleri oluşturmak için Gemini'dan yararlanacağız.

Bookshelf Analytics: Gemini'ı, BigQuery verilerini web'e taşıyan bir Java Cloud Run uygulaması derlemek için kullanın

Yalnızca BigQuery verilerini web'e taşıyan ve Cloud Run'da dağıtılan bir kitap rafı özet uygulaması oluşturmak için Gemini'dan yararlanacağız.

• Cloud Run

Kitap Rafı oluşturucu: Gemini'ı kullanarak Gemini uygulaması için Java Cloud Functions işlevi geliştirme

Bir Cloud Functions işlevinde Vertex AI'ı üretken yapay zekayı (Gemini) BigQuery'den uzak bir işlev olarak kullanarak bir kitap önerisi ve özetleme uygulaması oluşturacağız.

Vertex AI ile Google kalitesinde bir Arama Sistemi geliştirme

Bu codelab'de, Vertex AI Arama/Aracı Oluşturucu'yu kullanarak dokümanlarınız ve metin dosyalarınızdaki sorguları yanıtlamanıza yardımcı olabilecek, Google kalitesinde bir arama motoru oluşturacaksınız.

• Google Cloud
• Vertex AI

Makine Öğrenimi Kiti ile metin ve yüz özelliklerini tanıma: Android

Bu codelab'de, resimlerdeki metinleri ve yüz özelliklerini tanımak için cihaz üzerinde Makine Öğrenimi kullanan Makine Öğrenimi Kiti ile bir Android uygulaması derleyeceksiniz.

• ML Kit
• Android

Makine Öğrenimi Kiti ve CameraX ile Metin Tanıma, Tanımlama ve Metin Çevirme: Android

Bu codelab'de 59 dil arasındaki metinleri tanımak, tanımlamak ve çevirmek için cihaz üzerinde makine öğrenimini kullanan Makine Öğrenimi Kiti ile bir Android uygulaması geliştireceksiniz. Ayrıca, bu görevleri gerçek zamanlı bir kamera feed'inden gerçekleştirmek için CameraX kitaplığını nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz.

• ML Kit
• Android
• Firebase

Uygulamanızı spam filtreleme Makine Öğrenimi modeli kullanacak şekilde güncelleme

Uygulamaları temel yorum spam filtrelemesi yapabilen bir ML modeliyle güncellemeyi öğrenin.

• TensorFlow
• Android

What-If Aracı ve Vertex AI'ı kullanarak finansal makine öğrenimi modeli oluşturma

Bu laboratuvarda, finansal veri kümesi üzerinde XGBoost modelini eğitmeyi, bu modeli Vertex AI'a dağıtmayı ve What-if Aracı ile analiz etmeyi öğreneceksiniz.

• TensorFlow

Keras ve TPU'larla kıvrımlı nöral ağlar

Bu laboratuvarda, konvolüsyon katmanını çiçekleri tanıyabilen bir nöral ağ modeline nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz. Bu kez modeli kendiniz sıfırdan oluşturacak, TPU'nun gücünü kullanarak saniyeler içinde eğitecek ve tasarımını tekrarlayacaksınız. Bu laboratuvar, konvolüsyonel nöral ağlarla ilgili gerekli teorik açıklamaları içerir ve derin öğrenme hakkında bilgi edinen geliştiriciler için iyi bir başlangıç noktasıdır.

• TensorFlow

TPU'larda Keras ve modern dönüşümler

Bu laboratuvarda kendi konvolüsyonlu nöral ağlarınızı sıfırdan oluşturmayı, eğitmeyi ve ayarlamayı öğreneceksiniz. Artık TPU'ların gücünü kullanarak bu işlemi dakikalar içinde yapabilirsiniz. Ayrıca çok basit aktarımla öğrenmeden Squeezenet gibi modern evrişimli mimarilere kadar çeşitli yaklaşımları keşfedeceksiniz. Bu laboratuvar, nöral ağlarla ilgili gerekli teorik açıklamaları içerir ve derin öğrenme hakkında bilgi edinen geliştiriciler için iyi bir başlangıç noktasıdır. Bu laboratuvarda Tensorflow 2 kullanılmaktadır.

• TensorFlow

TPU hızında veri ardışık düzenleri: tf.data.Dataset ve TFRecords

TPU'lar çok hızlıdır. Eğitim verisi akışı, eğitim hızına ayak uydurmalıdır. Bu laboratuvarda, TPU'nuzu beslemek için tf.data.Dataset API ile GCS'den nasıl veri yükleyeceğinizi öğreneceksiniz.

• TensorFlow

Aktarım öğrenimi özellikli ilk Keras modeliniz

Bu laboratuvarda, Keras sınıflandırıcısının nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz. Çiçekleri tanımak için nöral ağ katmanlarının mükemmel kombinasyonunu bulmaya çalışmak yerine, önceden eğitilmiş güçlü bir modeli veri kümemize uyarlamak için önce aktarım öğrenme adlı bir teknik kullanacağız. Bu laboratuvar, nöral ağlarla ilgili gerekli teorik açıklamaları içerir ve derin öğrenme hakkında bilgi edinen geliştiriciler için iyi bir başlangıç noktasıdır.

Modern konferanslar, squeezenet, Xception, Keras ve TPU'lar

Bu laboratuvarda, modern kıvrımlı mimari hakkında bilgi edinecek ve bilgilerinizi kullanarak "sıkıştırma" adı verilen basit ama etkili bir dönüşüm yöntemi uygulayacaksınız. Bu laboratuvar, konvolüsyonel nöral ağlarla ilgili gerekli teorik açıklamaları içerir ve derin öğrenme hakkında bilgi edinen geliştiriciler için iyi bir başlangıç noktasıdır.

• TensorFlow

Cloud SQL veritabanlarını ve LangChain'i kullanarak LLM ve RAG tabanlı sohbet uygulaması oluşturma

Bu codelab'de veritabanı oluşturmayı, veritabanları için GenAI Retrieval Service'ı dağıtmayı ve hizmeti kullanarak örnek bir sohbet uygulaması oluşturmayı öğreneceksiniz.

• Cloud SQL

TensorFlow, Keras ve derin öğrenme, doktora gerektirmeyen

Bu codelab'de, bilgisayara 100 satırlık Python / Keras kodu satırlarıyla% 99'luk doğrulukla el yazısı rakamlarını tanımayı öğreteceksiniz.

• TensorFlow

Python ile Video Intelligence API'yi Kullanma

Bu eğiticide, Python ile Video Intelligence API'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

HP Tuning ile Notebook'tan Kubeflow Pipelines'a: Veri Bilimi Yolculuğu

Bu codelab'de, CLI komutu veya SDK kullanmadan Kubeflow Pipelines'da hiperparametre ayarı yaparak karmaşık veri bilimi ardışık düzenleri oluşturmayı ve dağıtmayı öğreneceksiniz.

Kubeflow Pipelines - GitHub Sorun Özetleme

Bu codelab'de GKE ile Cloud AI Platforms Ardışık Düzeni kurulumu (Barındırılan KFP) kuracak, Kubeflow Ardışık Düzenlerini kullanarak makine öğrenimi iş akışları derleyip çalıştıracak ve bir AI Platform Notebook'tan (Jupyter) ardışık düzen tanımlayıp çalıştıracaksınız.

• TensorFlow

Notebook'tan Kubeflow Pipelines'a MiniKF ve Kale ile

Bu codelab'de, CLI komutu veya SDK kullanmadan Kubeflow Pipelines ile karmaşık veri bilimi ardışık düzenleri oluşturmayı ve dağıtmayı öğreneceksiniz.

Vertex AI ile video analizi için üretken yapay zeka

Google'ın üretken yapay zeka özelliklerinden yararlanarak YouTube'da sosyal medyada etkisi yüksek kullanıcıların görüntüleme sayılarını herhangi bir şirket veya üründe nasıl analiz edeceğinizi öğrenin.

Java'yı çağıran Gemini işlevine sahip deterministik üretken yapay zeka

Gemini modelini işlev çağrısı için düzenlemek, API'yi çağırmak, ardından yanıtı başka bir Gemini çağrısında işleyip bir REST uç noktasına dağıtmak için Gemini modelini çağırarak Java uygulamasında Gemini işlev çağrısı özelliğini gösterir.

Python ile Document AI işlemcilerini yönetme

Bu eğitimde, Document AI işlemcilerini Python ile yönetmeyi öğreneceksiniz.

Cloud AI Platform'da bir XGBoost modeli oluşturun, eğitin ve dağıtın

Bu laboratuvarda, GCP üzerinde eksiksiz bir makine öğrenimi iş akışını inceleyeceksiniz. BigQuery'den veri alma, Cloud AI Platform Notebooks örneğinde XGBoost modeli derleme ve modeli AI Platform'a dağıtma.

What-if Aracı ile Cloud AI Platform'da dağıtılan bir finansal ML modelini analiz etme

Bu laboratuvarda, bir finansal veri kümesi üzerinde XGBoost modelini eğitmeyi, bu modeli Cloud AI Platform'a dağıtmayı ve What-if Aracı ile analiz etmeyi öğreneceksiniz.

• TensorFlow

Cihaz üzerinde gerçek zamanlı uygulama içi satın alma optimizasyonu Codelab'i

Bu codelab'de, uygulamanızı her kullanıcıya göre kişiselleştirmek ve uygulama içi satın alma işlemini optimize etmek için bir TFLite modelini nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz

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

TensorFlow Lite ve Firebase - iOS Codelab ile uygulamanıza cihaz üzerinde metin sınıflandırma ekleyin

Bu codelab'de, Firebase ve TensorFlow Lite'ı kullanarak Metin Sınıflandırma'yı nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.

• TensorFlow
• Firebase ML
• Firebase

TensorFlow Lite ve Firebase - iOS Codelab ile uygulamanıza Öneriler ekleme

Bu codelab'de, Tensorflow ve Firebase'i kullanarak uygulamanız için içerik öneri motoru oluşturmayı öğreneceksiniz.

• TensorFlow
• Google Analytics
• Firebase ML
• Firebase

TensorFlow Lite ve Firebase - Android Codelab ile uygulamanıza Öneriler ekleme

Bu codelab'de, Tensorflow ve Firebase'i kullanarak uygulamanız için içerik öneri motoru oluşturmayı öğreneceksiniz.

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

TensorFlow Lite ve Firebase - Android Codelab ile uygulamanıza cihaz üzerinde metin sınıflandırma ekleyin

Bu codelab'de, Firebase ve TensorFlow Lite'ı kullanarak Metin Sınıflandırma'yı nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.

• Firebase
• TensorFlow
• Android
• Firebase ML

AlloyDB ve Vertex AI Agent Builder ile Patent Arama Asistanı oluşturma - 2. bölüm

Bu codelab'de patent aramayla ilgili soruları yanıtlamak ve kaynak olarak patent veri kümesiyle ilgili doğru temellere dayanan bağlamsal olarak alakalı sonuçlar sunmak için tasarlanmış, bilgiye dayalı bir sohbet uygulaması geliştireceksiniz.

Bilgisayar Görüşü Artık Daha Kolay: Spring Boot ve Java'da Vision AI

Spring Boot ve Java'yı kullanarak bir Bilgisayar Görüşü uygulaması oluşturacağız. Bu sayede projelerinizde görüntü tanıma ve analiz olanaklarından yararlanabilirsiniz.

• Cloud Run

Python ile Speech-to-Text API'yi kullanma

Bu eğiticide, Speech-to-Text API'yi Python ile kullanmayı öğreneceksiniz.

Document AI Kullanan Özel İşlemciler (Python)

Bu codelab'de özel belgeleri sınıflandırmak ve ayrıştırmak için Procurement DocAI ve Lending DocAI'yı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Document AI (Python) ile Optik Karakter Tanıma (OCR)

Bu codelab'de, Document AI ve Python'u kullanarak PDF dokümanları için optik karakter tanıma (OCR) özelliğini kullanacaksınız. Online (Eşzamanlı) ve Toplu (Eşzamansız) işlem isteklerinin nasıl gerçekleştirileceğini keşfedeceksiniz.

Document AI ile Form Ayrıştırma (Python)

Bu codelab'de, el yazısıyla yazılmış bir formu Python ile ayrıştırmak için Document AI Form Ayrıştırıcı'yı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Örnek olarak basit bir tıbbi giriş formu kullanacağız ancak bu prosedür, DocAI tarafından desteklenen tüm

Document AI Çalışma Alanı - Özel Belge Ayıklayıcı

Bu codelab'de, kendi eğitim verilerinizi kullanarak tamamen özelleştirilmiş modeller oluşturmak için Document AI Workbench'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Document AI Çalışma Alanı - Eğitim

Bu codelab'de, kendi eğitim verilerinizi kullanarak model kalitesini iyileştirmek için Document AI Uptraining'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Document AI: Döngüdeki İnsan

Bu codelab'de, Uzman İşleyiciler ile gerçek kişi tarafından yapılan inceleme görevlerini tamamlamak için Document AI Human in the Loop'u nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

TensorFlow.js — CNN'ler ile el yazısıyla yazılmış rakam tanıma

Bu codelab'de, elle yazılmış rakamları tanımlayacak bir model eğiteceksiniz. Makine öğrenimi terminolojisinde bu, belirli bir girişin kategorisini tahmin ettiği için sınıflandırma görevi olarak bilinir.

• TensorFlow

Vertex AI ve BigQuery ML ile Zaman Serisi Tahmini

Bu laboratuvarda Notebooks, Training, Prediction ve BigQuery ML konularını kapsayan) Vertex AI'ı kullanarak zaman serisi problemlerini nasıl çözeceğinizi öğreneceksiniz.

• TensorFlow

TensorFlow.js — 2D Verilerden Tahmin Yapma

Bu codelab'de, bir modeli sayısal verilerden tahminde bulunacak şekilde eğiteceksiniz. Bir arabanın "Beygin Gücü" dikkate alındığında, model bu araba için "Galon başına Mil" değerini tahmin etmeye çalışır. Makine öğrenimi terminolojisinde bu, sürekli bir değeri tahmin ettiği için bir regresyon görevi olarak tanımlanır.

• TensorFlow

Cloud AI Platform'da bir PyTorch modelini eğitme ve hiperparametre ayarı

Bu laboratuvarda, hiperparametre ayarını kullanarak modelinizi Cloud'da nasıl eğiteceğinizi öğreneceksiniz. Size bunun PyTorch ile nasıl yapılacağını göstereceğiz. Ancak, bunu istediğiniz herhangi bir çerçevede yapabilirsiniz.

Python ile Text-to-Speech API kullanma

Bu eğiticide, Python ile Text-to-Speech API'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Python ile Vision API'yi kullanma

Bu eğiticide, Python ile Vision API'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

BigQuery SQL ve Vertex AI ile Üretken Analizler

BigQuery SQL sorguları ve Vertex AI PaLM API'yi kullanarak Film Başarı Puanı tahmini ve reçete uygulaması derleyin.

Vertex AI PaLM API kullanarak BigQuery ML ile yalnızca SQL LLM

BigQuery'de barındırılan bir uzak işlev olarak metin oluşturma amacıyla Vertex AI Büyük Dil Modeli'ni (metin bizon) kullanan, BigQuery herkese açık veri kümesi olarak kullanılabilen GitHub depoları için kaynak kodu özeti.

Cloud Run'da PaLM API ile Chat Uygulaması

Python Flask çerçevesini ve Vertex AI PaLM API modelini kullanarak bir sohbet uygulaması geliştirin.

• Cloud Run

ML Kit'teki AutoML Vision ile cihaz üzerinde görüntü sınıflandırma modelini eğitin ve dağıtın

Bu codelab'de, ML Kit'te AutoML Vision Edge'i kullanarak bir görüntü sınıflandırıcıyı eğitecek ve ML Kit SDK'sından yararlanarak Android veya iOS telefonda bu görüntüyü çalıştıracaksınız.

• Android
• TensorFlow
• Firebase
• ML Kit

Gemini ile Google Chat için uygulamalar oluşturma

Bu codelab'de, mevcut en yeni özellikleri kullanarak Google Chat uygulamaları derleyeceksiniz. Bunlar arasında Vertex AI'ın Gemini destekli AI modelleri, Dialogflow CX, uygulama ana sayfası, Google Chat Etkinlikleri ve aksesuar widget'ları yer alır.

• Google Workspace

PaLM Metin Bison Modellerini sarmalayan Cloud Functions işlevi

Vertex AI modülünü başlatan ve ardından PaLM Text Bison modelini çağırmak için bir uç nokta sağlayan, Python'da yazılmış bir Cloud Functions işlevi gösterir.

Özel metin sınıflandırma modeli oluşturup uygulamalarınızı bu modelle güncelleyin

Bu codelab'de, "Mobil metin sınıflandırmaya başlayın" yolunda derlediğiniz modeli nasıl geliştireceğinizi öğreneceksiniz. Bu sayede kendi verilerinizle çalışan bir modele sahip olabilirsiniz. Ardından, Android ve iOS uygulamalarınızı yeni modelle nasıl güncelleyeceğinizi göreceksiniz

• Android
• TensorFlow

Temel mesajlaşma stili uygulaması geliştirme

Bu codelab'de, metin kutusu ve gönder düğmesi içeren basit bir mesajlaşma uygulaması geliştirmeyi öğreneceksiniz.

• TensorFlow
• Android

Vertex AI ve Svelte Kit içeren Text Summarizer uygulaması

Kullanıcıların Svelte Kit web uygulamasında Google Cloud Vertex AI'ı kullanarak makaleleri, metinleri ve diğer içerik biçimlerini özetlemesine olanak tanımak için Metin Özetleme kullanım alanı oluşturun.

Resim sınıflandırıcınız için özel bir model oluşturma

Bu codelab'de belirli çiçekleri tanımak için bir makine öğrenimi modeli eğiteceksiniz.

• TensorFlow
• Android

Uygulamanıza Özel Model Entegre Etme

Bu codelab'de, ML Kit Özel Modellerini kullanarak özel bir görüntü sınıflandırma modelini bir Android veya iOS uygulamasına nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz.

• TensorFlow
• Android

TensorFlow.js: Uç durumları ele almak için yorum spam algılama modelini yeniden eğitme

Bu codelab'de, önceden eğitilmiş modelin işleyemediği uç durumları hesaba katmak için yorum spam'ı modelini yeniden eğitmek üzere Model Oluşturucu'yu kullanmayı ve ardından yeni modeli web uygulamasına yeniden dağıtmayı öğreneceksiniz.

• TensorFlow

Yorum spam'i makine öğrenimi modeli oluşturma

Bu codelab'de, diğer yorumlardan gelen spam'leri filtreleyebilen bir makine öğrenimi modelinin nasıl oluşturulduğunu öğreneceksiniz.

• TensorFlow
• Android

Vertex AI PaLM API kullanarak metin özetleme yöntemleri

Bu eğitimde, doldurma yöntemiyle çalışarak metinden bilgileri özetlemek için üretken modelleri nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Önceden eğitilmiş TensorFlow.js modeliyle JavaScript'te akıllı web kamerası oluşturma

Bu codelab'de, TensorFlow.js önceden eğitilmiş modellerinden (COCO-SSD) birini yükleyip kullanmayı ve eğitildiği yaygın nesneleri tanımak için bu modeli nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

• TensorFlow

Dokümanları Alma, İşleme ve Arama için Document AI Ambarı'nı Kullanma

Bu codelab'de belgelerin tam metnini almak, işlemek ve aramak için Document AI Atölyesi'ni kullanacaksınız.

Temel bir "Google Çeviri" dağıtın App Engine, Cloud Functions ve Cloud Run'da Express.js uygulaması

Bu codelab'de, Google Cloud Translation API'yi Node.js ile kullanmayı, yerel olarak çalıştırmayı veya Cloud sunucusuz bilgi işlem platformuna (App Engine, Cloud Functions veya Cloud Run) dağıtmayı öğreneceksiniz.

TensorFlow Enterprise ve BigQuery ile Cloud AI Platform'da Sahtekarlık Algılama modeli oluşturma

Bu laboratuvarda, doğrudan BigQuery veri kümesini alıp Google Cloud AI Platform'da TensorFlow Enterprise ile sahtekarlık algılama modelini eğiteceksiniz.

• TensorFlow

Cloud AI Platform ile sahtekarlık algılama modelini açıklama

Bu laboratuvarda, TensorFlow kullanarak sahte işlemleri tanımlamak için bir tf.keras oluşturacak ve ardından modelin sonuçlarını Cloud'un Explainable AI SDK'sıyla yorumlayacaksınız.

• TensorFlow

Spanner ve Vertex AI Imagen API ile üretken yapay zekaya geçiş

Sunucu uygulaması API'si kullanılarak Spanner veritabanından getirilen verilerle kullanıcının oluşturduğu poz istemlerine göre görüntüler üretmek için poz oluşturma uygulaması derleme.

PaLM ve LangChain4J ile Java'da kullanıcılar ve dokümanlarla üretken yapay zeka destekli sohbet

Bu codelab'de, Java'da üretken yapay zekayı kullanarak, PaLM büyük dil modelini entegre ederek ve LangChain4J LLM düzenleme çerçevesinden yararlanarak kullanıcılarınızla sohbet edecek veya dokümanlarınız hakkında sorular soracaksınız.

Gemini API ile Google Workspace görevlerini otomatik hale getirme

Google Workspace görevlerini otomatikleştirmek ve diğer olasılıkları keşfetmek için Gemini API'nin gücünden nasıl yararlanacağınızı öğrenin.

• Google Workspace

Gemini'da İşlev Çağrısı'nı Kullanarak API'lerle Etkileşimde Bulunma

Bu codelab'de, kullanıcıların döviz kurları hakkında soru sorabilecekleri, harici bir API'den en güncel verileri getirebilecekleri ve ardından kullanıcıya yanıtla yanıt verebilecekleri bir uygulama oluşturmak için Gemini'da işlev çağrısını kullanacaksınız.

PaLM ve LangChain4J ile Java'da üretken yapay zekayla metin oluşturma

Bu codelab'de, PaLM büyük dil modelini entegre ederek ve LangChain4J LLM düzenleme çerçevesinden yararlanarak Java'da üretken yapay zekayı kullanmaya başlayacaksınız.

Node.js Codelab'de TensorFlow.js Eğitimi

Bu codelab'de, Node.js sunucusunda TensorFlow.js kullanarak beyzbol sahası tahmin modelini nasıl oluşturup eğiteceğinizi ve müşterilere metrik sunmayı öğreneceksiniz.

• TensorFlow

TensorFlow.js: Python SavedModel'i TensorFlow.js biçimine dönüştürme

Bu codelab'de, SavedModel biçimindeki mevcut Python ML modelini alıp TensorFlow.js biçimine dönüştürerek web tarayıcısında çalıştırılabilmesini ve dönüşümlerde oluşabilecek yaygın sorunların nasıl giderileceğini öğreneceksiniz.

• TensorFlow

Slack Komut Otomasyonu

Slack uygulamasında metin özetlemesi için Slack Slash komutu oluşturmaya yönelik kaynak kodu. Slack uygulaması, metin özetleme amacıyla PaLM API'yi çağırmak için Cloud Functions işlevini kullanır.

Android'de TensorFlow Lite ile Çiçekleri Tanıyın

Bu codelab'de, bir görüntü sınıflandırıcısı alacak ve TensorFlow Lite kullanarak bunu bir Android telefonda çalıştıracaksınız.

• TensorFlow
• Android

Mikrodenetleyiciler için TensorFlow Lite ve SparkFun Edge ile AI Konuşma Tanıma

Bu codelab'de, mikrodenetleyici içeren pille çalışan bir geliştirme kartı olan SparkFun Edge'de Mikrodenetleyiciler için TensorFlow Lite'ı kullanarak konuşma tanıma modeli çalıştırmayı öğreneceksiniz.

• TensorFlow

Spanner ve Vertex AI ile Benzerlik Araması

Kullanıcı girişlerine dayalı giyim önerileri için bir benzerlik arama uygulaması oluşturun ve en yakın komşularla yanıt vermek için anahtarda depolanan ve Vector Search tarafından dizine eklenen verilerle ilgili arama yapın.

TensorFlow.js - Aktarım öğrenmeyi kullanarak ses tanıma

Bu codelab'de seslerinizi tanıyabilen ve tarayıcıdaki kaydırma çubuğunu kontrol etmek için bunu kullanabilecek temel bir ses tanıma ağı oluşturacaksınız. JavaScript için güçlü ve esnek bir makine öğrenimi kitaplığı olan TensorFlow.js'yi kullanacaksınız.

• TensorFlow

Metin ve yüz özelliklerini tanıma Makine Öğrenimi Kiti: iOS

Bu codelab'de, resimlerdeki metinleri ve yüz özelliklerini tanımak için cihaz üzerinde makine öğreniminden yararlanan ML Kit'i kullanarak bir iOS uygulaması derleyeceksiniz.

• ML Kit

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

使用 AlloyDB 和 Vertex AI Agent Builder 构建智能购物助理 - 第 2 部分

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

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

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。

• TensorFlow
• Flutter

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。

• Flutter
• TensorFlow

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。

• Android
• TensorFlow

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。

• Android
• TensorFlow

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。

• Android
• TensorFlow

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。

• TensorFlow
• Android

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。

• Flutter
• 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
• Firebase'de Vertex AI
• Gemini

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).

• Firebase'de Vertex AI
• 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.

• Gemini
• Flutter
• Firebase'de Vertex AI

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).

• Gemini
• Firebase'de Vertex AI

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.

• Firebase
• Flutter