Bildiğiniz uygulama geliştirme becerileri ve araçlarıyla üretken yapay zeka özellikleri oluşturmak için Firebase Genkit'i nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Google Cloud Platform'da çok aracılı sistemlerin gücünü gösteren, yapay zeka destekli ve işlevsel bir öğretim asistanı sistemi olan "Aidemy"yi geliştirmek. Google Cloud'da karmaşık bir çok aracılı sistem tasarlama, oluşturma ve dağıtma, LLM uygulama geliştirmedeki temel kavramlara hakim olma ve olaya dayalı mimarilerin avantajlarını anlama konusunda pratik deneyim kazanın.

Bu laboratuvarda, film afişi resimlerini analiz etmek ve bu afişlerin özetlerini oluşturmak için uzak modellerle (Gemini modelleri) çıkarım yapmak üzere BigQuery Makine Öğrenimi'ni nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Google Cloud'un güçlü araçlarını ve altyapısını kullanarak üretken yapay zeka aracılarını nasıl oluşturup dağıtacağınızı öğreneceksiniz. Temel kavramları ele alacak ve ilk temsilcinizi kullanmaya başlamak için ilk adımlarda size yol göstereceğiz.

Bu codelab'de, Trusted Space çözümünü kullanarak yapay zeka/makine öğrenimi iş yükünü bir hızlandırıcıyla nasıl çalıştıracağınızı öğreneceksiniz.

Cloud Run, kodunuzu doğrudan Google'ın ölçeklenebilir altyapısında çalıştırmanıza olanak tanıyan, tümüyle yönetilen bir platformdur. Bu Codelab'de, Cloud Run'daki bir Next.js uygulamasının PostgreSQL için Cloud SQL veritabanına nasıl bağlanacağı

Bu codelab'de cinsiyet, yaş grubu, gösterim zamanı ve tarayıcı türü gibi özelliklerin kullanıcıların reklamı tıklama olasılığıyla ne ölçüde ilişkili olduğunu anlamak için mantıksal regresyondan nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz. Bu codelab'i

Bu codelab'de, tıklama başına maliyeti tahmin etmeye yönelik bir model oluşturmak için doğrusal regresyonun nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Bu codelab'i tamamlamak için yeterli miktarda ve yüksek kalitede kampanya veriniz olması gerekir.

Bu codelab'de cinsiyet, yaş grubu, gösterim zamanı ve tarayıcı türü gibi özelliklerin kullanıcıların reklamı tıklama olasılığıyla ne ölçüde ilişkili olduğunu anlamak için mantıksal regresyondan nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz. Bu codelab'i

Bu codelab'de, tıklama başına maliyeti tahmin etmeye yönelik bir model oluşturmak için doğrusal regresyonun nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Bu codelab'i tamamlamak için şunlar gerekir: Bu codelab'i tamamlamak için yeterli miktarda ve yüksek

Bu codelab'de, Spanner'ın yerleşik vektör arama özelliğini ve Vertex AI modelleriyle entegrasyonunu kullanarak bir Spanner örneği oluşturacak ve vektör gömmelerinde benzerlik araması yapacaksınız.

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.

Bu eğitimde, Private Service Connect Vertex AI ardışık düzenlerini nasıl yapılandıracağınızı ve doğrulayacağınızı öğreneceksiniz.

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

Bu codelab'de, AlloyDB Omni'yi bir GKE kümesine nasıl dağıtacağınızı, aynı kümeye bir I modelini nasıl dağıtacağınızı, modeli AlloyDB Omni'ye nasıl kaydedeceğinizi ve bunların birlikte nasıl çalışacağını öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, AlloyDB Omni'yi bir hesaplama sanal makinesine nasıl dağıtacağınızı, veri yükleyeceğinizi ve performansı artırmak için AlloyDB sütun motorunu nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

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

Bu codelab'de, Google Cloud'daki yapay zeka destekli bir iş ortağı olan Gemini Code Assist'i kullanacaksınız. Kod oluşturmak, kodu anlamak ve yapay zeka destekli diğer kodlama görevleri için Gemini Chat'i ve satır içi kod yardımını nasıl kullanabileceğinizi öğreneceksiniz.

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

Görseller, bir web sayfasının yüklenmesi için gereken baytların ortalama %60'ından fazlasını oluşturur. AVIF ile görsellerinizi küçültebilir ve web sitenizin daha hızlı yüklenmesini sağlayabilirsiniz. AVIF, AV1 video bit akışından türetilen bir resim

Bu codelab'de AlloyDB için Private Service Connect'i nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, YouTube videolarını özetleyebilen, Gemini destekli bir video özetleyiciyi nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Cloud SQL için Private Services Connect'i nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

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.

Üretken yapay zeka uygulamaları da diğer uygulamalar gibi gözlemlenebilirlik gerektirir. Üretken yapay zeka için özel gözlemlenebilirlik teknikleri gerekli mi? Bu laboratuvarda basit bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Cloud Run 'a

Firebase Data Connect ve GraphQL ile web uygulaması oluşturma

Bu codelab, bilgi odaklı bir yoga pozu önerici uygulaması oluşturma konusunda size yol gösterir. Uygulama, eşleşen yoga pozlarını önererek kullanıcı sorularını yanıtlar. Hugging Face veri kümesinden yoga pozları içeren bir Firestore koleksiyonu oluşturmayı, Firestore Vektör Arama'yı ayarlamayı ve her şeyi bir Flask uygulamasına entegre etmeyi öğreneceksiniz.

Üretken yapay zeka uygulamaları da diğer uygulamalar gibi gözlemlenebilirlik gerektirir. Üretken yapay zeka için özel gözlemlenebilirlik teknikleri gerekli mi? Bu laboratuvarda basit bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Cloud Run 'a

Üretken yapay zeka uygulamaları da diğer uygulamalar gibi gözlemlenebilirlik gerektirir. Üretken yapay zeka için özel gözlemlenebilirlik teknikleri gerekli mi? Bu laboratuvarda basit bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Cloud Run 'a

Üretken yapay zeka uygulamaları da diğer uygulamalar gibi gözlemlenebilirlik gerektirir. Üretken yapay zeka için özel gözlemlenebilirlik teknikleri gerekli mi? Bu laboratuvarda basit bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Cloud Run 'a

Bu laboratuvarda, Gemini Cloud Assist'in yardımıyla Google Cloud'da altyapı oluşturmak için Google'ın üretken yapay zeka ürünlerini kullanacak, Data Canvas'ın doğal dil SQL özelliklerini kullanarak BigQuery verilerini sorgulayacaksınız. Ayrıca,

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.

Bu codelab'de, Java kodunuzu Kotlin'e nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz.

Uygulamanızda güçlü bağlamsal özellikler oluşturmak için Activity Recognition Transition API'yi nasıl kullanacağınızı öğrenin

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.

Bu codelab, bilgi odaklı bir yoga pozu önerici uygulaması oluşturma konusunda size yol gösterir. Uygulama, eşleşen yoga pozlarını önererek kullanıcı sorularını yanıtlar. Hugging Face veri kümesinden yoga pozları içeren bir Firestore koleksiyonu oluşturmayı, Firestore Vektör Arama'yı ayarlamayı ve tüm bunları bir Node.js uygulamasına entegre etmeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, eski bir PHP uygulamasını Google Cloud'da modernleştirecek, container mimarisine alacak, Cloud Run'a dağıtacak ve Cloud SQL'e bağlayacaksınız. Ayrıca, Cloud Build ile uygulama CI/CD'yi keşfedecek ve Secret Manager ile güvenliğini sağlayacaksınız.

Bu codelab'de, başka bir ağdaki bir üretici hizmetine erişmek için PSC arka uçlarının Global Harici Uygulama Yük Dengelemesi ile nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz.

Firebase ve Jetpack Compose'da kimlik doğrulama, performans izleme, bildirim tabanlı kullanıcı arayüzü ve özellik işaretleme özelliklerini ekleyerek yapılacaklar listesi Android uygulaması özelliklerini oluşturun.

Bu Codelab'i tamamlamak için birkaç ön koşulu karşılamanız gerekir. Her şart, "Yerel Test" veya "Toplama Hizmeti" için gerekli olup olmadığına göre işaretlenir. Yerel test için Yerel Test Aracı'nın indirilmesi gerekir. Araç, şifrelenmemiş hata

Tahmini tamamlama süresi: 1-2 saat Bu kod laboratuvarını gerçekleştirmenin 2 modu vardır: Yerel Test veya Toplama Hizmeti. Yerel test modu için yerel bir makine ve Chrome tarayıcı gerekir (Google Cloud kaynağı oluşturma/kullanımı yoktur). Aggregation

Bu laboratuvarda, Cloud Storage'dan BigQuery veri kümesine veri aktarırken VPC Hizmet Kontrolleri 'ni kullanarak BigQuery Veri Aktarım Hizmeti 'ni nasıl koruyacağınızı öğreneceksiniz. Ardından Cloud Storage 'ı korur ve Cloud Storage'dan BigQuery'ye

Bu codelab'de, Dart arka uç hizmeti kullanılarak doğrulanan ve yönetilen bir Flutter uygulamasına uygulama içi satın alma işlemi ekleyeceksiniz.

Firestore Vektör Arama'yı nasıl kullanacağınızı öğrenin

Bu codelab'de Cloud Firestore kullanan bir iOS uygulamasını nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Cloud Firestore kullanan bir web uygulaması geliştirmeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Firebase Extensions'ı kullanarak online pazar yeri web uygulamasına işlev ekleyeceksiniz.

Bu codelab'de Cloud Firestore kullanan bir Android uygulamasını nasıl geliştireceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de bir sohbet uygulaması oluşturarak Firebase platformunu web'de nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile, süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri otomatik

Cloud Scheduler ve Cloud Run hizmetini kullanarak bir Cloud Run işinin VPC SC çevresinde planlı olarak nasıl çalıştırılacağını öğrenin

Özel servis erişimi ağının etkin olduğu mevcut CloudSQL örneğinde PSC eki etkinleştirin. Ardından başka bir projedeki PSC uç noktası üzerinden bağlanın.

Bu codelab'de, Flutter'da animasyonları nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Hem boyutu hem de rengi animasyonlu hale getiren, 3D kart çevirme efekti ekleyen, animasyon paketindeki efektleri kullanan ve Android'in tahmini geri hareket desteğini ekleyen bir widget oluşturacaksınız.

Bu codelab'de, ABAP SDK'sını kullanarak Cloud Pub/Sub'dan bir etkinlik alacaksınız

Google Cüzdan API'si, bağlılık kartları, teklifler, hediye kartları, etkinlik biletleri, toplu taşıma biletleri, biniş kartları ve daha fazlası gibi çeşitli kart türleri aracılığıyla kullanıcılarla etkileşim kurmanıza olanak tanır. Her geçiş türü

Bu codelab'de, Google Cloud ve Dosya Yükleme için ABAP SDK'sını kullanarak Cloud Storage JSON API yöntemlerini nasıl çağıracağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, ABAP SDK'sını kullanarak Translation API'nin yöntemlerini nasıl çağıracağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Google Cloud Pub/Sub hizmetine etkinlik yayınlamayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, ABAP SDK'sı ile ürün yorumlarında yaklaşım analizi yapmak için Gemini Pro modelini kullanacaksınız.

Bu codelab'de rastgele, hoş adlar üreten Flutter uygulamasını nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

PSC hizmet eki içeren bir CloudSQL örneği oluşturun. Ve başka bir projedeki PSC uç noktası aracılığıyla ona bağlan

Bu codelab'de, Cloud Run'u kullanarak bir web sayfasında resim oluşturmak için Imagen modelini kullanacaksınız.

GitHub - GenAI ile kod inceleme otomasyonu

Bu codelab'de bir Spanner örneği oluşturacak ve Spanner Graph'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, BigQuery'den veri yüklemek ve Google Cloud Storage'a kaydetmek için Dataproc'te PySpark'ı nasıl kullanacağınız gösterilmektedir.

Bu codelab'de Google Cloud Functions (2. nesil) hakkında bilgi edineceksiniz. Daha açık belirtmek gerekirse HTTP çağrılarına, Pub/Sub mesajlarına, Cloud Storage etkinliklerine ve Cloud Denetleme Günlüklerine yanıt veren işlevler dağıtacaksınız.

Bu codelab'de, Looker SMTP Güneye Yönelik Erişimi için Hizmet Üretici olarak yapılandırılmış bir İnternet NEG'nin nasıl entegre edileceğini öğreneceksiniz.

etkinlik odaklı Cloud Run işlevlerini kullanmaya başlama

Bu codelab'de, Google Cloud için ABAP SDK'sını kullanarak ABAP ortamınızdan Vertex AI PaLM 2 metin (text-bison) LLM'yi nasıl çağıracağınızı öğreneceksiniz.

Cloud Run GPU'sunda kararlı difüzyonu nasıl çalıştıracağınızı öğrenin

Dokümanlar ve API çağrıları üzerinden kalite kontrolü için GenAI temsilcisi

Bu kod laboratuvarında, Cloud KMS asimetrik anahtarları kullanarak verileri şifreleyecek ve verilerin şifresini çözeceksiniz.

Google'ın Vision API'sini kullanarak verileri analiz etmek ve görüntüleri işlemek ve elde edilen görüntü bilgilerini Cloud Storage'da nesne meta verileri olarak kaydetmek için Eventarc ile Cloud Run işlevlerini tetiklemek üzere Cloud Storage paketi etkinliklerini nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Container'a alınmış uygulamalarınıza sunucusuz çeviklik getiren Cloud Run ile web sitesi dağıtmayı öğrenin.

Bu kod laboratuvarı, kullanıcıya otomatik ölçeklendirme oluşturucu aracıları da dahil olmak üzere GKE'de Jenkins örneği dağıtacak adımlarda rehberlik eder.

Bu codelab'de, ipv6 statik rotalarını next-hop-instance, next-hop-gateway ve next-hop-address gibi yeni sonraki durak özellikleriyle nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

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.

Sanal müşteri temsilcileri oluşturmaya yönelik bir konuşmalı yapay zeka platformu (CAIP) olan Dialogflow CX ile nasıl perakende chatbot'u oluşturacağınızı öğrenin

Yerel makinenizdeki Visual Studio Code'dan Node.js için Cloud Functions'ı nasıl kodlayacağınızı, dağıtacağınızı ve hata ayıklayacağınızı öğrenin.

Bu codelab'de, bir tüketici ve üretici ağı dağıtarak Private Service Connect 66'nın uygulanması ve doğrulanması hakkında bilgi edineceksiniz.

Cloud Run GPU'sunda kararlı difüzyonu nasıl çalıştıracağınızı öğrenin

Bu laboratuvarda, Gemini Cloud Assist'in yardımıyla Google Cloud'da altyapı oluşturmak için Google'ın üretken yapay zeka ürünlerini kullanacaksınız.

Bu codelab'de, Wagtail'i sunucusuz bileşenler kullanarak nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz: web motoru için Cloud Run, veritabanı için Cloud SQL ve medya öğeleri için Cloud Build.

GenAI ile JIRA kullanıcı hikayeleri uygulaması

Python SDK'sı ve PSC uç noktası aracılığıyla bir sanal makineden Vertex AI'da Anthropic'e erişme

Bu codelab'de, dijital varlıkları çok taraflı hesaplamayla işlemek için Gizli Alanı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Artifact Registry, farklı yapı türü depolamanızı, tek bir projede birden fazla depo oluşturmanızı ve her depoyla belirli bir bölgeyi veya çoklu bölgeyi ilişkilendirmenizi sağlar. Birkaç depolama alanı modu vardır. Her mod farklı bir amaca hizmet

Bu codelab'de, güney yönlü erişim için Cloud SQL PSC'yi Looker PSC ile nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz.

Relay'i Compose uygulamalarına nasıl entegre edeceğinizi ve tasarımdan koda iş akışınızı nasıl hızlandıracağınızı öğrenin.

Bu eğitimde, önizleme, kanarya ve üretim adlı üç GKE kümesi oluşturacaksınız. Ardından, her kümeye karşılık gelen bir Cloud Deploy hedefi ve bu hedeflerde dağıtımı gerçekleştirecek adım sırasını tanımlayacak bir Cloud Deploy ardışık düzeni

Bu codelab'de, bir tüketici ve üretici ağı dağıtarak Private Service Connect 64'ü uygulama ve doğrulama hakkında bilgi edineceksiniz.

Bu codelab'de, Google Cloud için ABAP SDK'sını kullanarak Secret Manager'dan kimlik bilgilerini/gizli bilgileri nasıl alacağınızı öğreneceksiniz.

Açık kaynak Lustre Deployment Manager komut dosyalarını kullanarak Google Cloud Platform'da Lustre Paralel dosya sistemini nasıl dağıtacağınızı öğrenin.

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

Bu codelab'de, BigQuery'de bir makine öğrenimi (ML) modeli oluşturacak ve Google Cloud için ABAP SDK'sını kullanarak SAP'te bu modelden tahminler alacaksınız.

Bu codelab'de, yalnızca birkaç satır kodla Flutter uygulamasına Firebase Authentication'ı nasıl ekleyeceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, TLS denetimiyle Tehdit Önlemek için Cloud NGFW Enterprise'ı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Gizli Alanı kullanarak makine öğrenimi modellerini ve fikri mülkiyeti korumayı öğreneceksiniz.

Teklifli Sistem ve Açık Artırma Hizmetleri (T&A), Protected Audience açık artırmasını kolaylaştırmak için alıcılar ve satıcılara sunulan 4 hizmetten oluşur: Alıcı grubu: Satıcı grubu: Bu kod laboratuvarı, uçtan uca kurulumu yerel ortamınızda

Bu laboratuvarda, Python'u kullanarak yapılandırılmamış verilerden analizler elde etmek için BigQuery Studio'daki bir Python not defterinden BigQuery veri çerçevelerini kullanacaksınız.

Artifact Registry, OCI container görüntülerinizi ve dil paketlerinizi (Maven ve npm gibi) yönetmek için birleşik bir araç sağlayan, tamamen yönetilen bir paket yöneticisidir. Artifact Registry, aşağıdaki örneklerde gösterildiği gibi Google Cloud'un

Bu laboratuvarda, Iowa'daki içki satışları herkese açık veri kümesini temizlemek ve analiz etmek için BigQuery Studio'daki bir Python not defterinden BigQuery veri çerçevelerini kullanacaksınız.

Bu codelab'de canlı müşteri temsilcileri ile bot temsilcileri arasındaki karşılıklı görüşmelerin nasıl yönetileceğini öğreneceksiniz. Son olarak, temsilcinizle devam eden tüm görüşmeleri görebileceğiniz ve herhangi bir görüşmeyi canlı aracı olarak değerlendirebileceğiniz temel bir web arayüzüne sahip olacaksınız.

Bu codelab'de, Yapılandırılmış Veri Yakalama Kitaplığı ile Android uygulaması oluşturmayı öğreneceksiniz. Uygulamanız, FHIR anketlerini ve yanıtlarını oluşturmak ve işlemek için Yapılandırılmış Veri Yakalama Kitaplığı'nı kullanır. Bu codelab,

Cloud Run, HTTP istekleriyle çağrılabilen durum bilgisiz container'lar çalıştırmanıza olanak tanıyan, tümüyle yönetilen bir sunucusuz platformdur. Bu Codelab'de, Cloud Run'daki bir Node.js uygulamasının IAM kimlik doğrulamasını kullanarak bir hizmet

Asistan'la akıllı ev entegrasyonlarını iyileştirmek için Yerel Ev SDK'sı ile yerel sipariş karşılamayı etkinleştirmeyi öğrenin.

Cloud Run, HTTP istekleriyle çağrılabilen durum bilgisiz container'lar çalıştırmanıza olanak tanıyan, tümüyle yönetilen bir sunucusuz platformdur. Bu Codelab'de, Cloud Run'daki bir Node.js uygulamasının PostgreSQL için Cloud SQL veritabanına nasıl

Bu codelab'de, FHIR Engine Library'yi kullanarak bir Android uygulaması oluşturacaksınız. Uygulamanız, FHIR sunucusundan FHIR kaynaklarını indirmek ve yerel değişiklikleri sunucuya yüklemek için FHIR Motoru Kitaplığı'nı kullanır. Daha önce Android

Bu codelab'de, Places API'ye istek göndermeden önce bir web uygulamasını Firebase Uygulama Kontrolü ve reCAPTCHA ile nasıl doğrulayacağınızı öğreneceksiniz.

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.

Bu eğitimde, bir Airflow DAG aracılığıyla GKE'de vLLM ile bir modeli nasıl eğiteceğinizi ve çalıştıracağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, bölgesel Google API'lerine erişmek için Private Service Connect'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Bu codelab'de, dahili uygulama yük dengeleyicisi olan bir arka uç olarak PSC ağ uç noktası grubu oluşturma işlemi adım adım açıklanmaktadır.

Bu codelab'de, gizli alanın kullanılabilirliğini iyileştirmek için imzalı kapsayıcı görüntüsü özelliğinden nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de Private Service Connect'teki Bağlantı Noktası Eşleme özelliği hakkında bilgi edineceksiniz. Neden faydalı olduğunu, ne zaman kullanılacağını ve bir hizmet üretici olarak ortamınızda nasıl yapılandıracağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Business Messages görüşme platformundaki Python'da dijital aracı oluşturacaksınız. Bu aracı serinin 1. bölümünden itibaren temsilciye genişletilecek. Bu codelab'de, anlamlı iletişim aracılar ekleyecek ve envanter arama deneyimi sunacağız.

Bu codelab'de, Business Messages görüşme platformunda Python'da dijital aracı oluşturacaksınız. API'lerimizi ve İş İletişimi Geliştirici Konsolu'nu kullanarak belirli sorulara yanıt veren dijital bir temsilci oluşturmak için size yol göstereceğiz.

Firebase'i Next.js uygulamasıyla nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.

Bu codelab, Web için Google Pay API 101: Temel Bilgiler codelab'inin devamı niteliğindedir ve bu codelab'de yazılan koda dayanır. Bu codelab'i tamamlamak için önce bu codelab'i tamamladığınızdan emin olun. Bu, ButtonOptions 'a kısa bir genel

Sorunsuz bir deneyim sunmak için Credential Manager API'yi nasıl uygulayacağınızı öğrenin güvenli kimlik doğrulama. geçiş anahtarı veya şifre kullanarak uygulamanızda görüntüleyebilirsiniz.

Bu codelab'de, MediaSession desteği eklemek için bir video örneğini genişleteceksiniz. Bu şekilde Android, çalmayı uygulamanızın dışından kontrol edebilir. Örneğin, Google Asistan, TV'deki uzaktan kumandalar veya kilit ekranındaki ve Wear OS'teki ekran kontrolleri aracılığıyla oynatmayı yönetebilirsiniz.

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

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.

Bu codelab'de, gecko@003 modelinin ne olduğunu ve bu modelin gerçek bir kullanım alanını öğreneceksiniz.

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

Bu codelab'de, bir web sitesinde Materyal Tasarım'ı uygulamak için Gemini Code Assist'in nasıl kullanılacağı gösterilmektedir. Materyal Tasarım uygulandıktan sonra, kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve işlev eklemek için tasarımda iterasyon yaparak

Bu laboratuvarın amacı, PSC yayılımıyla NCC'yi keşfetmektir

Bu laboratuvar Medya CDN (CDN) ile canlı yayın iş akışı demosu dağıtma adımlarında size yol gösterecektir. Live Stream API + Cloud Storage + Medya Oynatıcı

Bu, web-vitals kitaplığını kullanarak Interaction to Next Paint (INP) 'yi nasıl ölçeceğinizi öğrenmek için hazırlanmış etkileşimli bir codelab'dir. Kod, web-vitals-codelabs deposunda bulunur. Bu codelab'de, INP ile ilgili olası sorunları keşfetmek

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

Bu laboratuvarın amacı, NCC Merkezine takılı, yazılım tanımlı WAN cihazı uçlarıyla NCC'yi keşfetmektir.

Bu codelab'de, GitHub.com'a Looker Güneye Yönelik Erişim için Hizmet Üretici olarak HTTPS ile yapılandırılmış bir İnternet NEG'yi nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz.

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

Bu codelab'de, şirket içi postgres veritabanına Looker Southbound erişimi için Hizmet Üretici olarak Karma NEG'yi nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz.

Üretken yapay zeka ile kod inceleme otomasyonu

Bu codelab'de, kuzeye bakan Looker erişimi için L7 bölgesel harici uygulama yük dengeleyiciyi nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz.

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.

Bu codelab'de, Gemini 1.0 Pro'nun BigQuery herkese açık veri kümesinde bulunan citibike_stations verileri için zenginleştirme ve tekilleştirme gibi ana veri yönetimi uygulamalarını nasıl basitleştirdiğini göreceğiz.

Bu codelab'de, Gemini Pro'yu kullanarak çok modlu bir soru cevap sistemi geliştirmeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, MediaPipe Çözümleri ile Android uygulamalarınıza cihaz üzerinde metin-görsel oluşturma işlemini nasıl ekleyeceğinizi öğreneceksiniz.

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.

Bu codelab'de, Google Formlar anket verilerinizi Dataprep'i kullanarak dönüştürmeyi ve daha ayrıntılı analiz için BigQuery'ye aktarmayı öğreneceksiniz.

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.

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.

Bu codelab'de, Gemini 1.5 Pro'nun patent arama uygulaması oluşturmak için AlloyDB ve VertexAI ile birlikte nasıl kullanılabileceğini göstereceğiz.

Bu codelab'de, değişken yazı tipleri, avantajları, bu özelliklerle tasarım yapma ve Google Fonts API'yi ve CSS'yi kullanarak değişkenleri uygulamayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de web motoru için Cloud Run, veritabanı için Cloud SQL ve medya öğeleri için Cloud Build gibi sunucusuz bileşenleri kullanarak Django'yu nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Gemini 1.0 Pro'nun bir patent arama uygulaması oluşturmak için Spanner ve VertexAI ile birlikte nasıl kullanılabileceğini göstereceğiz.

MediaPipe ile özel nesne algılama web uygulaması oluşturmayı öğrenin.

MediaPipe ile Android'de el yazısı sayıları algılamak için resim sınıflandırmanın nasıl kullanılacağını öğrenin.

Bu codelab'de, Cloud Run'daki Etkinlikler hakkında bilgi edineceksiniz. Açıkça belirtmek gerekirse Cloud Pub/Sub, Denetim Günlükleri, Cloud Storage, Cloud Scheduler ve özel etkinliklerin nasıl üretileceği/kullanılacağı ile ilgili etkinlikleri dinleyeceksiniz.

Bu codelab'de, trafiği kontrol etmek için Etiketler ile küresel ağ güvenlik duvarı politikalarını nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de

Bu codelab'de, Vertex AI'ı kullanarak büyük dil modelinde gözetimli ince ayar yapmayı öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarın amacı, VPC ile NCC'yi

Bu codelab'de, github.com adresine giden Looker için hizmet üretici olarak SSH ile yapılandırılmış bir internet NEG'yi nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz.

Google'ın sorumlu yapay zeka araçları, MakerSuite ve PAIR rehberini kullanarak yapay zeka çözümlerinin prototipini sorumluluk bilinciyle nasıl oluşturacağınızı öğrenin

Spring Native, ilkbahar 6.x ve Spring Boot 3.x sürümünde ana hatla girmeye hazır, gelişmekte olan bir projedir. Bu, lansmandan birkaç ay önce yeni modeli tanımak için şu an mükemmel bir zaman olduğu anlamına gelir.

Bu codelab'de, CSS kullanarak kaydırmaya dayalı animasyonların nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz. Paralaks arka plan resmi ve görüntüye yansıyan resimler gibi gerçekten ilginç bazı efektler oluşturuyorsunuz.

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.

Güvenli kaynak kodu teknikleri, kaynak kodun güvenliğini iyileştirmek için kullanılabilecek bir dizi uygulamadır. Bu teknikler, kaynak kodundaki güvenlik açıklarını tespit edip düzeltmeye, kaynak koda yetkisiz erişimi önlemeye ve kaynak kodun değiştirilmesine karşı koruma sağlamaya yardımcı olabilir.

Container Analizi, container'lar için güvenlik açığı taraması ve meta veri depolama alanı sağlar. Tarama hizmeti, Artifact Registry ve Container Registry'deki görüntülerde güvenlik açığı taramaları gerçekleştirir, ardından elde edilen meta verileri

Bu codelab'de, arka uç hizmetine sahip bir TCP/SSL yük dengeleyici oluşturacaksınız ve yük dengeleyiciye erişimi yalnızca belirli bir kullanıcı istemci kümesiyle sınırlayacaksınız.

Identity Aware Proxy kullanarak CloudRun'da çalışan uygulamalar için erişimi güvenli hale getirin ve kullanıcı girişini zorunlu tutun

Bu codelab'de Private Service Connect otomatik DNS ayarlarını nasıl yapılandırıp doğrulamayı öğreneceksiniz?

Spekülasyon Kuralları API'yi kullanarak ön oluşturma ile anında gezinme sağlama hakkında bilgi edinmek için etkileşimli bir demo ve codelab. Codelab'in tamamlanmasının tahmini süresi 30 dakikadır. Kalan süreyi ekranın üst kısmından takip

Cloud Run'a Güvenli Dağıtmayla İlgili Temel Uygulamalar

Yazılım açıkları, yanlışlıkla sistem arızasına neden olabilecek veya kötü niyetli kişilere yazılımınızın güvenliğini ihlal etmeleri için bir yol sunabilecek zayıf noktalardır. Container Analizi, container'lardaki güvenlik açıklarını bulmak için iki

Bu pratik kod laboratuvarı, Android Developer Fundamentals (Sürüm 2) kursunun 1. Birimi: Başlangıç bölümünde yer alır. Bu kurstan en iyi şekilde yararlanmak için kod laboratuvarlarını sırayla tamamlamanız gerekir: Bu uygulamalı eğitimde, etkinlik

Bu codelab'de, parametre verimli ayarlama (PET) kullanılarak özelleştirilmiş bir metin sınıflandırıcının nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir. PET yöntemleri, modelin tamamını hassaslaştırmak yerine yalnızca az sayıda parametreyi günceller. Bu da

Üretken yapay zeka ürünleri nispeten yenidir ve bir uygulamanın davranışları, önceki yazılım formlarından daha fazla değişiklik gösterebilir. Bu nedenle, kullanılan makine öğrenimi modellerini incelemek, modelin davranışına dair örnekleri incelemek

Üretim sorunlarını tanımlamak ve çözmek için GCP Metrikleri ve Günlük Kaydı'nı nasıl kullanacağınızı öğrenin. Fonksiyonel ve API sorunlarını belirlemek için Test Paketi'ni nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Asistan'a sanal bir akıllı çamaşır makinesi entegre etmek için buluttan buluta entegrasyon oluşturun ve dağıtın.

Google Cloud'da günlük tabanlı metrikleri kullanarak kalıpları takip etme ve Akıllı Ev entegrasyon hata günlüklerinizi analiz etme hakkında bilgi edinin.

Özelleştirilebilir cihaz özellikleri aracılığıyla buluttan buluta entegrasyonunuzu nasıl geliştireceğinizi ve iki faktörlü kimlik doğrulamayı kullanarak nasıl güvence altına alacağınızı öğrenin.

Üretim sorunlarını tanımlamak ve çözmek için GCP Metrikleri ve Günlük Kaydı'nı nasıl kullanacağınızı öğrenin. Fonksiyonel ve API sorunlarını belirlemek için Test Paketi'ni nasıl kullanacağınızı öğrenin. Yerel Ev uygulamanızı geliştirirken Chrome Geliştirici Araçları'nı nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Web kamerasından KameraStream özelliği ve WebRTC ile Google Nest ekran cihazına nasıl yayın yapacağınızı öğrenin.

Cloud Run İşleri oluşturmayı ve Cloud Scheduler ile iş yürütmeyi yapılandırmayı öğrenin.

Cloud Deploy ile Cloud Run Uygulamasının nasıl dağıtılacağını öğrenin.

Bu codelab'de, satış siparişi sürecini otomatikleştirmek için bir sohbet yapay zeka aracısı uygulaması oluşturacaksınız.

Cloud Run'da Giriş Ayarları

Bu codelab'de, Gizli Alanı kullanarak gizliliği korurken çok taraflı veri paylaşımını nasıl güvenli hale getireceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, bir web uygulamasında Firebase Performance Monitoring'i kuracak ve uygulamanızın son kullanıcılar için iyi çalışmasını sağlamak amacıyla bu API'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Firebase ile Flutter mobil uygulaması geliştirmeyi öğrenin.

Firebase ve StackBlitz online düzenleyiciyle sıfırdan bir web uygulaması oluşturun. Firebase ile iletişim kurmak için temel HTML ve JavaScript kullanacaksınız. Bu, Firebase konsolunu kullanmaya ve Firebase'i bir uygulamaya entegre etmeye harika bir giriştir. Kapsamlı bilgi birikimi veya yazılım yüklemeleri gerekmez.

Bu codelab'de, FirebaseA/B Testi'ni kullanarak ilk Firebase Uygulama İçi Mesajlaşma denemenizi oluşturacaksınız.

Bu codelab'de, bir sohbet uygulamasının kullanıcılarına bildirim göndermek için Cloud Functions for Firebase'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, bir AdWords Yönetici hesabı ile bir Merchant Center çok müşterili hesabı tarafından yönetilen yeni hesaplar oluşturmak için AdWords API ve Content API For Shopping'den yararlanan bir çözüm oluşturacaksınız. Ardından, yeni Merchant Center alt hesabı tarafından yönetilen ürünlerin yeni AdWords alt hesabı tarafından oluşturulan Alışveriş kampanyalarında kullanılabilmesi için yeni alt hesapları birbirine bağlarsınız.

Bu codelab'de, en yaygın yazılım lisanslarının analizini bildirmek için Google Slaytlar API ve BigQuery'yi kullanarak bir sunu oluşturacaksınız.

OpenTelemetry, iz ve metriklerde sistem gözlemlenebilirliği için endüstri standardıdır. Ayrıca sürekli profil çıkarma aracı, performans ayarı için son bir kilometre bilgilerini tanımlamaya yarayan araçtır. Bu codelab'de, izler ve profil aracı aracısıyla OpenTelemetry ile uygulamanızda enstrümantasyonu nasıl yapacağınızı, ayrıca Cloud Trace ve Cloud Profiler'daki görselleştirilmiş grafiklerden yararlanarak performans sorununu nasıl belirleyeceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, küresel erişimle MongoDB'ye Private Service Connect erişimini nasıl yapılandırıp doğrulayacağınızı öğreneceksiniz.

Bu eğiticide, VPC eşleme üzerinden hizmetlere erişmek için Private Service Connect arayüzünü nasıl yapılandıracağınızı ve doğrulayacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, bir web uygulamasını yetkisiz erişime karşı nasıl güvenli hale getireceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Firebase platformuyla Android uygulaması geliştirmeyi öğreneceksiniz.

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

Bu codelab'de, coğrafi karma oluşturma için bir Firebase uzantısı oluşturacaksınız. Bu giriş niteliğindeki codelab'de, mevcut bir Cloud Functions işlevini milyonlarca geliştiriciye kolayca dağıtılabilen ve Firebase projelerinin genişletilmesine yardımcı olabilecek bir Firebase uzantısına nasıl dönüştüreceğinizi öğrenebilirsiniz.

Bu codelab'de kullanıcı, iOS derlemesi dağıtmak ve test cihazlarını kaydetmek için App Distribution'ı ve fastlane eklentimizi birlikte kullanacaktır. Ardından kullanıcı, cihazların ve UDID'lerin yer aldığı bir .txt dosyasını App Distribution konsolundan dışa aktarır ve bu cihazların kaydını otomatik hâle getirir (anlık iOS derlemelerinin dağıtımı için bu şarttır).

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

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.

Bu laboratuvarda, Vertex AI Gemini temel modelleri ve kendi kendine barındırılan üçüncü taraf büyük dil modelleriyle (LLM'ler) etkileşim kurmak için Google Cloud Platform'da (GCP) bir LIT uygulama sunucusunun dağıtılmasıyla ilgili ayrıntılı bir

Bu eğiticide, Private Service Connect arayüzünü nasıl yapılandırıp doğrulayacağınızı öğreneceksiniz.

Google Cloud'u daha yakından tanımak için Cloud Run'da bir mikro hizmet dağıtıp mikro hizmetinizin zafere ulaşmak için diğer mikro hizmetlere "gökkuşağı" fırlatacağı sanal bir etkinliğe katılın. Kotlin, Java, Go, Python veya Node.js mikro hizmetlerini uygulamalı olarak edinecek, aynı zamanda container'lar ve Cloud Run hakkında bilgi edineceksiniz. Algoritmanızı sürekli geliştirerek diğer Maceracılardan daha fazla puan kazanıp kazanamayacağınızı görün.

Bu codelab'de, C# dilindeki Google Cloud Run işlevleri hakkında bilgi edineceksiniz. Daha ayrıntılı olarak belirtmek gerekirse, çeşitli Google Cloud kaynaklarından gelen HTTP ve CloudEvents'e yanıt veren C# işlevleri dağıtacaksınız.

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.

Bu codelab'de, GA4F ile etkinlikleri nasıl uygulayacağınızı ve Google Ads üzerinden işleme yönelik kampanyaları nasıl başlatacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Angular kitaplığımızdaki son yeniliklerle ( AngularFire ) gerçek zamanlı ortak çalışmaya dayalı bir haritayla seyahat odaklı bir blog oluşturacaksınız. Son web uygulaması, seyahat ettiğiniz her konuma resim yükleyebileceğiniz bir

Çok öğeli kimlik doğrulamasını uygulamayı ve engelleme işlevleriyle özel kimlik doğrulama gereksinimleri oluşturmayı öğrenin

Bu codelab'de, birden fazla platformda çalışan bir uygulamaya push bildirimleri göndermek için FCM HTTP v1 API'yi kullanacaksınız. Uygulamayı Android/iOS/Web'de sorunsuz çalışan Flutter'ı kullanarak geliştirebilirsiniz.

Bu laboratuvarın amacı, VPC kollarıyla dinamik rota değişimi içeren NCC'yi keşfetmektir.

Trafiği bölme, kademeli kullanıma sunma ve geri alma işlemleri için Cloud Run işlevlerindeki düzeltmeleri nasıl kullanacağınızı öğrenin.

GKE ile web sitenizi dağıtmayı, ölçeklendirmeyi ve güncellemeyi öğrenin.

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

Bu codelab'de, görüntüleri Eventarc ve iş akışlarıyla işlemek için mikro hizmetlerin etkinliğe dayalı bir düzenlemesini derleyeceksiniz.

Kişiselleştirilmiş öneriler gibi yapay zeka destekli özellikler içeren bir web uygulaması oluşturmak için Firebase Extensions'ı Gemini API ile nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Bu codelab'de, mevcut bir Firebase web uygulamasını yeni modüler Firebase JS SDK'ya, kullanmadığınız ağaç sallama koduna taşıyacak ve uygulamanın hızlı bir şekilde yüklenmesini sağlayacaksınız.

Bu codelab'de, Swift'te iOS'te Firebase platformunu nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Private Service Connect'i ve dahili HTTP(s) yük dengeleyiciye sahip Karma NEG'yi kullanarak Karma Ağ İletişimi üzerinden şirket içi hizmetlere bağlanın

Bu codelab'de, FCM konularını kullanarak uygulama örneklerinizden belirli bir gruba push mesajlarını nasıl çoklu yayınlayacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Measurement Protocol'u kullanarak GA4'e etkinlik göndermek için sunucudan sunucuya çağrılar yapmayı öğreneceksiniz.

Firebase Cloud Messaging ve Firebase Uygulama İçi Mesajlaşma ile kullanıcılarınıza mesaj göndermeyi öğrenin.

Bu codelab'de, Akıllı Ev entegrasyonunuzda otomatik uyarılar oluşturarak kesintileri nasıl tespit edeceğinizi öğrenin.

Gemini Code Assist Enterprise'da yenilikleri ve kuruluşunuzun Google Cloud ile geliştirme yapmasına nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin.

Bu kod laboratuvarında, Gizli Alan'ı kullanarak gizliliği korurken çok taraflı veri paylaşımını nasıl güvence altına alacağınızı öğreneceksiniz. Bu codelab'de, Gizli Alan'ın Google Cloud dışında bir yerde barındırılan ve korunan kaynaklarla nasıl kullanılacağı ele alınmaktadır. Bir tek seferlik sayı, kitle ve PKI jeton türü sağlayarak Google Attestation Service'ten nasıl özel jeton isteyeceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, CloudSQL için Private Service Connect'i nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'in tamamlanmasıyla, çalışan bir Google Pay entegrasyonuna sahip minimum düzeyde uygulanabilir bir web siteniz olacak. Bu proje, işleme alınması için bir ödeme hizmeti sağlayıcıya gönderilebilecek bir ödeme jetonu alır. Google Pay ödeme

Bu codelab'de, Doğu-Batı ve Kuzey-Güney trafiğini incelemek için Cloud NGW Enterprise Intrusion Prevention Service'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Çağrı için kimlik doğrulaması gerektirerek Cloud Functions'ın nasıl korunacağını öğrenin

Bu codelab'de telefonlar, tabletler ve katlanabilir cihazlar için uyarlanabilir uygulamalar geliştirmeyi ve erişilebilirlik hakkında bilgi edineceksiniz. Ayrıca, Materyal 3'ün uyarlanabilir bileşenlerine ilişkin en iyi uygulamaları öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Cast Özel Hata Ayıklama Aracı'nı mevcut Özel Web Alıcısı uygulamanıza ekleyeceksiniz.

Bu codelab'de, Cast Live API'sini kullanan bir Özel Web Alıcısı uygulaması derleyeceksiniz.

Bu codelab'de, Cast Reklam Araları API'sini kullanan bir Özel Web Alıcısı uygulaması derleyeceksiniz.

Bu codelab'de, Cast uyumlu cihazlarda içerik oynatmak için bir Özel Web Alıcısı uygulaması derleyeceksiniz.

Bu codelab'de, Google Cast özellikli bir cihazda içerik yayınlamak için mevcut bir Android video uygulamasını değiştireceksiniz.

Bu codelab'de, Google Cast uyumlu bir cihazda içerik yayınlamak için mevcut bir web video uygulamasını değiştireceksiniz.

Bu kılavuzda, mevcut bir ağ yük dengeleyicisini hedef havuz arka ucundan bölgesel arka uç hizmetine geçirmeye yönelik talimatlar yer almaktadır.

Bu codelab'de Google Cloud Operations Suite hakkında bilgi edineceksiniz. Bu laboratuvarda, gcloud kullanarak örnek bir uygulama yüklenir. Örnek uygulama dağıtıldıktan sonra Cloud Monitoring'i kullanarak kontrol panelleri, uyarılar, çalışma denetimleri ve daha fazlasını tanımlarsınız.

Bu codelab'de, mevcut yayın gönderen uygulamalarınızdan yayın ve iletişim özelliklerini desteklemek için mevcut bir Android TV uygulamasını değiştireceksiniz.

Vertex AI Visual Question Answering (VQA) hizmetine, Cloud Storage nesne tablosunda depolanan görüntüler hakkında soru sormak için BigQuery Remote Functions'ı nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Flutter ile oyunlara nasıl ses efekti, arka plan müziği ve dinamik ses ekleyeceğinizi öğrenin.

Çağrıda kimlik doğrulaması zorunlu kılarak Cloud Run işlevlerini nasıl güvence altına alacağınızı öğrenin

Eski FCM API ile karşılaştırıldığında FCM HTTP v1 API, kısa ömürlü erişim jetonları kullanarak daha güvenli bir yetkilendirme modeli sağlar. FCM v1 API için erişim jetonu oluşturma adımları, eski API'ye yönelik adımlardan önemli ölçüde farklıdır. Bu

Flutter ile geliştirme sırasında Firebase Emulator Suite'in nasıl kullanılacağını özetleyen Codelab. Codelab, emülatör kullanımını göstermek için Auth ve Firestore emülatörlerini kullanır.

Yeni ARCore Geospatial API'yi nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Bu laboratuvarda, Vertex Pipelines 'da Kubeflow Pipelines SDK'yı kullanarak özel model eğitim işi çalıştırmayı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam maliyeti yaklaşık 5 ABD doları 'dır. Bu

Bu laboratuvarda, özel eğitim işi çalıştırmak için Vertex AI 'yı kullanacaksınız. Bu laboratuvar, Prototipten Üretime video serisinin bir parçasıdır. Çiçekler veri kümesini kullanarak bir resim sınıflandırma modeli oluşturacaksınız. Daha fazla bilgi

Bu laboratuvarda, TensorFlow'u kullanarak Vertex AI Eğitimi'nde dağıtılmış bir eğitim işi çalıştırmak için Vertex AI 'yı kullanacaksınız. Bu laboratuvar, Prototipten Üretime video serisinin bir parçasıdır. Bu laboratuvardan önce önceki

Bu laboratuvarda, önceden eğitilmiş bir görüntü sınıflandırma modelinden tahmin almak için Vertex AI 'ı kullanacaksınız. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam maliyeti yaklaşık 1 ABD doları. Bu laboratuvarda, Google

Bu laboratuvarda, Vertex Pipelines çalıştırmalarınızdaki meta verileri Vertex ML Metadata ile nasıl analiz edeceğinizi öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam maliyeti yaklaşık 2 ABD doları 'dır. Bu

Bu laboratuvarda, Vertex Pipelines ile ML ardışık düzenlerini nasıl oluşturacağınızı ve çalıştıracağınızı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam maliyeti yaklaşık 25 ABD dolarıdır. Bu laboratuvarda,

Basit bir Java App Engine uygulamasını dönüştürmeyi, Buildpacks ile container mimarisine almayı ve Cloud Run'a taşımayı öğrenin

Yeni başlayanlara uygun bu codelab'de, Angular v14 Bağımsız Bileşenleri kullanarak örnek uygulama derlemeyi öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, Vertex AI Training'de otomatik paketleme özelliğiyle özel bir eğitim işinin nasıl çalıştırılacağını öğreneceksiniz. Vertex AI'daki özel eğitim işleri container'lar kullanır. Kendi görüntünüzü oluşturmak istemiyorsanız otomatik

Bu laboratuvarda, Vertex AI Eğitimi'nde hiper parametre ayarlama işi çalıştırmak için Vertex AI 'yı kullanacaksınız. Bu laboratuvar, Prototipten Üretime video serisinin bir parçasıdır. Bu laboratuvarı denemeden önce önceki laboratuvarı

https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \

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

Basit bir Java App Engine uygulamasını dönüştürmeyi, Jib ile container mimarisine almayı ve Cloud Run'a taşımayı öğrenin

Bu codelab'de, küresel harici uygulama yük dengeleme için gelişmiş yük dengeleme optimizasyon özelliklerini nasıl ayarlayacağınızı öğreneceksiniz.

AppSheet uygulamaları oluştururken AppSheet'in yerel veritabanını nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Artırılmış gerçeklik özelliklerini WebXR Device API ile kullanmayı ve sahne anlama özelliğini kullanarak gerçek dünyaya uygun bir 3D nesne yerleştirmeyi öğrenin.

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

Bu codelab'de, Bigtable'da BigQuery şablonuna yapılacak değişiklik akışlarının nasıl kullanılacağı gösterilmektedir. Değişiklik günlüğünü sorgulamaya alışmak için örnek bir veri kümesi ve görsel bir kontrol paneli oluşturmak için Looker'ı kullanacaksınız.

Bu codelab'de, Cloud Foundation Toolkit'i(CFT) kullanmaya başlayacak ve bir CFT modülüne özellik ekleme serisini adım adım öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Temel Profiller ile uygulama başlatma zamanlaması ve kare zamanlamasının nasıl iyileştirileceği gösterilmektedir.

Angular'ın yeni tepki modeli olan "sinyaller" ile tanışın. Sinyaller, ayrıntılı reaktiflik için daha yüksek kaliteli araçlara sahip olmanızı sağlar.

Bu çerçevede yerleşik olarak bulunan araç setiyle Angular uygulamalarınızda erişilebilirlikle ilgili en iyi uygulamaları nasıl takip edeceğinizi öğrenin.

Bu codelab'de, "Hello World" adlı bir Apps Komut Dosyası projesi oluşturacaksınız. Ardından, bir mesajı günlüğe kaydeden logThis adlı basit bir işlev ekleyin ve ardından bir Appsheet otomasyonu oluşturup komut dosyasını çağırmasını sağlayacaksınız.

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.

Basit bir Java App Engine uygulamasını dönüştürmeyi, Docker ile kapsayıcıya almayı ve Cloud Run'a taşımayı öğrenin

Bu codelab'de, sağlanan bazı spesifikasyonlara göre bilgi yarışması oluşturmak için Vertex AI'ı kullanacaksınız. Test oluşturucunuzu bulutta barındırılan bir geliştirici ortamında test edecek, ardından Google Cloud Run'a dağıtarak herkesin kullanımına açacaksınız. Laboratuvarın sonunda, test oluşturma aracınızı eksiksiz bir uygulamayla entegre edeceksiniz.

Önceden oluşturulmuş Materyal Bileşenlerini herhangi bir web çerçevesi için bileşenlere nasıl genişleteceğinizi öğrenin.

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

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

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.

Bu laboratuvarda, online tahminler için aynı sanal makinede birden fazla model barındırmak üzere Vertex AI 'daki ortak barındırma modeli özelliğini kullanacaksınız. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam maliyeti

Bu laboratuvarda, özel ön işleme ve son işleme mantığı yazmak için Vertex AI'da özel tahmin rutinlerini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Bu örnekte Scikit-learn kullanılsa da özel tahmin rutinleri XGBoost, PyTorch ve TensorFlow gibi diğer Python

use-cmek-to-encrypt-cloud-functions

Skaffold, uygulamanızı oluşturma, yayınlama ve dağıtma iş akışını yöneten bir araçtır. Yerel bir geliştirme çalışma alanını kolayca yapılandırmak, dahili geliştirme döngüsünü kolaylaştırmak ve Kubernetes manifestlerinizi yönetmenize yardımcı olmak

Bu codelab'de, anlık trafik video akışlarını izlemek için uçtan uca Vertex AI Vision uygulaması oluşturmaya odaklanılmaktadır. Önceden eğitilmiş Özel model Doluluk Analizi'ni kullanacağız. Ayrıca Uygulamaya aktarmak için Video Akışı oluşturmayı, uygulamayı oluşturup dağıtmayı, Modelin JSON çıkışını analiz etmek için BigQuery'yi kullanmayı ve sonucu Looker Studio'da görselleştirmeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, perakende mağazalarındaki sıra algılama senaryolarını izlemek için uçtan uca Vertex AI Vision uygulaması oluşturmaya odaklanılmaktadır. Önceden eğitilmiş Özel model Doluluk Analizi'ni kullanacağız. Ayrıca Uygulamaya aktarmak için Video Akışı oluşturmayı, uygulamayı oluşturup dağıtmayı, Modelin JSON çıkışını analiz etmek için BigQuery'yi kullanmayı ve sonucu Looker Studio'da görselleştirmeyi öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, tablo verileriyle bir model eğitmek ve sunmak için Vertex AI 'ı kullanacaksınız. Google Cloud'daki en yeni yapay zeka ürün teklifi olan bu ürün şu anda önizleme sürümündedir. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da

Bu laboratuvarda, özel bir container'da kod kullanarak TensorFlow modeli eğitmek ve sunmak için Vertex AI 'ı kullanacaksınız. Burada model kodu için TensorFlow kullanıyoruz ancak bunu kolayca başka bir çerçeveyle değiştirebilirsiniz.

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

Bu laboratuvarda, TensorFlow'da özel bir Keras modelini eğiten bir ardışık düzen oluşturmak için Vertex AI 'yı kullanacaksınız. Ardından, hangi hiperparametre kombinasyonunun en iyi performansı sağladığını belirlemek için model çalıştırma işlemlerini

Bu codelab'de, hareket filtreleme özelliğiyle video gönderme işleminin gösterilmesi için uçtan uca Vertex AI Vision uygulaması oluşturmaya odaklanılmaktadır. Bu eğiticide, hareket filtresi yapılandırmasıyla uygulama'ya video akışı beslemeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, etkinlik yönetimi özelliği ile etkinlik göndermeyi göstermek için uçtan uca Vertex AI Vision uygulaması oluşturmaya odaklanılmıştır. Önceden eğitilmiş Özel model Doluluk Analizi'ni kullanacağız. Ayrıca Uygulamaya aktarmak için bir Video Akışı oluşturmayı, uygulamayı nasıl oluşturacağınızı ve dağıtacağınızı öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, Google Cloud'da YAML ile Pulumi'yi nasıl kullanacağınızı öğrenebilirsiniz.

Bu laboratuvarda, bir TensorFlow modeli için çok çalışanlı eğitim işi çalıştırmak üzere Vertex AI 'yı kullanacaksınız. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam maliyeti yaklaşık 5 ABD doları 'dır. Bu laboratuvarda,

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

Bu codelab'de, yeni WebGPU API'nin temel özellikleri tanıtılmaktadır. Bu kılavuz, Conway'in Game of Life'ın GPU'nuzda çalışan bir sürümünü geliştirme konusunda size rehberlik edecektir. WebGPU'nun oluşturma özellikleri, anakart üzerinde çizim yapmak için, WebGPU'nun işlem yetenekleri ise oyunun durumunu güncellemek için kullanılır.

Bu laboratuvarda, özel olarak eğitilmiş bir modelden online ve toplu tahminler almak için Vertex AI 'ı kullanacaksınız. Bu laboratuvar, Prototipten Üretime video serisinin bir parçasıdır. Bu laboratuvarı denemeden önce önceki laboratuvarı

Bu laboratuvarda, veri keşfi ve makine öğrenimi modeli eğitimi için Vertex AI Workbench'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam maliyeti yaklaşık 1 ABD doları. Bu laboratuvarda,

Bu laboratuvarda, hiper parametre ayarı ve dağıtık eğitim için Vertex AI'ı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Bu laboratuvar, model kodu için TensorFlow'u kullansa da bu kavramlar diğer makine öğrenimi çerçeveleri için de geçerlidir.

etkinlik odaklı Cloud Run işlevlerini kullanmaya başlama

Ollama'yı Cloud Run GPU'ları ve ön uç giriş container'ı olarak Open WebUI ile yardımcı dosya olarak nasıl kullanacağınızı öğrenin

Analiz araçlarını kullanarak Matter entegrasyonlarıyla ilgili sorunları nasıl gidereceğinizi ve geliştirici destek kaynakları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Cloud Run'da LangChain uygulaması oluşturup dağıtmayı öğrenin

Dialogflow'da sipariş karşılama kavramını öğrenin.

Vision API'yi Dialogflow ile entegre etmeyi öğrenin.

Bu codelab'de React kavramlarını Lit'e nasıl çevireceğinizi öğreneceksiniz.

Kotlin temel bileşenleriyle temel bir uygulama geliştirerek Android için Materyal Bileşenleri'nin kullanımıyla ilgili temel bilgileri öğrenin.

Bu codelab'de, GA4F iOS SDK'sı ile özel etkinlikleri nasıl uygulayacağınızı ve Google Ads üzerinden işlem kampanyaları başlatmayı öğreneceksiniz.

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.

Yerleştirilmiş Looker içeriklerindeki etkinlikleri programatik olarak dinleme ve bunlara işlem gönderme hakkında bilgi edineceksiniz.

Android için Material Components'ın Kotlin'deki tasarım yoluyla ürününüzü farklılaştırmayı ve markanızı ifade etmeyi nasıl kolaylaştırdığını keşfedin.

Java'da Android'deki yapı ve düzen için Materyal'i nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Bu codelab'de, basit apache web sitenize erişmek için iki VPC oluşturacak ve farklı türlerde IP adresleri kullanacaksınız.

Bu codelab'de, Unity ortamında GA4F iOS ile özel etkinlikleri nasıl uygulayacağınızı ve Google Ads aracılığıyla işlem kampanyaları başlatmayı öğreneceksiniz.

Kotlin'de Android'de yapı ve düzen için Materyal'i nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Looker Embed SDK'sı ile Looker kontrol panelini yerleştirmeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Jenkins gibi mevcut bir CI/CD sisteminde büyük bir test paketini programatik olarak çalıştırmak için gcloud KSA'yı kullanma konusunda yol gösterici bilgiler verilmektedir. Bu codelab platformdan bağımsızdır.

Güvenlik Kuralları ile Firestore verilerinizi nasıl koruyacağınızı öğrenin

Bu codelab'de açık kaynak Magento e-Ticaret platformunu Cloud Spanner ile entegre edeceksiniz.

Ayrı Materyal Bileşenlerini, baştan başlamak zorunda kalmadan mevcut bir web kodu tabanına nasıl ekleyeceğinizi öğrenin.

Animasyon paketindeki geçişleri kullanarak Yanıtla uygulamasına Material'ın hareket sistemini oluşturun.

Flutter uygulamanızın tasarımını iyileştirin ve Flutter'da gelişmiş bir arka plan menüsü bileşeni ekleyin.

Bu codelab'de, Looker Kontrol Paneli Özetleme Uzantısı'nı yerel geliştirme için ayarlamayı ve uzantıyı üretime dağıtmayı öğreneceksiniz.

Bu eğitimde, karma ağ üzerinden Looker Cloud Core Özel IP'sini nasıl yapılandırıp doğrulayacağınızı öğreneceksiniz.

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.

Flutter uygulaması oluşturmak ve düzenlemek için Material'ı nasıl kullanacağınızı öğrenin.

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.

Bu codelab'de, Private Service Connect'i L7 yük dengeleyiciye nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Web'de yapı ve düzen için Materyal'i nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Bu codelab'de, şirket içi ana makinelerden Google API'lerine IPv6 erişimini nasıl yapılandırıp doğrulamayı öğreneceksiniz?

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.

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.

Bu codelab'de, gerçek zamanlı verileri işlerken ölçeklendirme ve dayanıklılık elde etmek için yaygın olarak kullanılan bir mimari kalıbıyla ilgili uygulamalı deneyim edineceksiniz. Hava durumu verilerini ölçen bir IoT cihazı (Raspberry Pi) derleyecek, ardından Google Cloud Platform'u kullanarak mesaj sırası, sunucusuz işlev, Cloud tabanlı veri ambarı ve analiz kontrol paneli dahil olmak üzere bir veri ardışık düzeni oluşturacaksınız.

Bu codelab'de, Cloud Composer'da aşağıdaki görevleri tamamlayan bir Apache Airflow iş akışının nasıl oluşturulacağı ve çalıştırılacağı gösterilmiştir:

Bu codelab'de lit-Element yardımıyla bir Tuğla Görüntüleyici web bileşeni oluşturacaksınız.

Bu codelab'de, LitElement'ın yardımıyla bir Hikayeler web bileşeni derleyeceksiniz.

Firebase Emulator Suite ile nasıl web uygulaması geliştireceğinizi öğrenin.

Bu codelab'de Flutter'ı kullanarak Android, iOS ve Web için basit bir müzik çalar geliştireceksiniz. Bu oynatıcı Firebase RTDB'ye bağlanarak kullanıcıların oynatma işlemlerini cihazları arasında senkronize etmelerine olanak tanır.

Bu codelab'de, 5x5 LED ekranında BBC micro:bit panosuyla etkileşim kuran bir web sayfası oluşturacaksınız. Web Serial API hakkında bilgi edinecek ve seri cihazlarla tarayıcı üzerinden iletişim kurmak için okunabilir, yazılabilir ve dönüştürülebilir akışları nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, Vertex AI Workbench ile not defteri yürütmelerini nasıl yapılandırıp başlatacağınızı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam maliyeti yaklaşık 2 ABD dolarıdır. Bu laboratuvarda, Google

Cloud Dataflow'u kullanacaksınız, Cloud Dataflow SDK ile bir Maven projesi oluşturabilir ve Google Cloud Platform Console'u kullanarak dağıtılmış bir iş sayısı hattı çalıştırabilirsiniz.

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

Bu Codelab'de, cihaz erişiminin işleyişini öğrenecek ve bir Nest Thermostat için kimlik doğrulama ve Smart Device Management API çağrılarını işleyen bir web uygulaması derleyeceksiniz.

Remote Config ile Unity oyununuza enstrümantasyonu nasıl koyacağınızı öğrenin

Bu codelab'de, Unity oyununuzda Remote Config A/B Testi'ni nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Crashlytics'in gelişmiş özelliklerini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Bu sayede, kilitlenmeleri ve bunlara yol açmış olabilecek koşulları daha iyi görebilirsiniz.

Bu codelab'de, senaryolu bir otomasyonun nasıl yazılacağını öğreneceksiniz.

Cihazların komisyon ve yönetim işlemleri için Google Home Sample uygulamasını özelleştirin.

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

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

Cloud SQL için Sorgu Analizleri, Cloud SQL veritabanlarıyla ilgili sorgu performansı sorunlarını tespit etmenize, teşhis etmenize ve önlemenize yardımcı olur. Performans sorunlarının temel nedenini belirlemenize yardımcı olmak için tespitin ötesine

Google'ın bulut hizmetlerini geliştirmek ve bağlamak için sunucusuz yürütme ortamı olan Cloud Functions'ı kullanmaya başlayın. Bu uygulamalı laboratuvarda, Google Cloud konsolunu kullanarak Cloud Functions işlevlerini nasıl oluşturacağınız, dağıtacağınız ve test edeceğiniz anlatılmaktadır

Bu codelab'de, Google Cloud Vision API'yi C# ile kullanmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Cloud Storage'a yüklenen verileri otomatik olarak sınıflandırmak için DLP API'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Cloud Storage'a Yüklenen Verilerin Sınıflandırmasını Otomatikleştirmeye Dayalı

Bu codelab'de, ASP.NET Core kodunuzu Google Kubernetes Engine'de Kubernetes'te çalışan kopyalanmış bir uygulamaya nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz.

Spring Boot Kotlin uygulaması için optimize edilmiş bir Docker görüntüsü oluşturmayı ve bunu Docker veya Dockerfile olmadan kısa sürede oluşturmayı öğrenin, ardından derleme resmini Cloud Run'da çalıştırın.

Bu codelab'de, gRPC aracılığıyla API sunan Java tabanlı bir hizmet derlemeyi öğreneceksiniz. Ardından gRPC hizmetiniz için bir Java komut satırı istemcisi yazacaksınız.

Bu codelab'de Cloud KMS Otomatik Anahtarı'nı kuracak ve kaynakları oluştururken otomatik ve isteğe bağlı olarak şifreleyeceksiniz.

Bu codelab'de, ASP.NET Core uygulamanızı Istio ile Google Kubernetes Engine'e nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz.

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

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.

Bu codelab'de, 1. bölümden bir ASP.NET Core uygulaması üzerinde çalışmaya devam edecek ve daha fazla Istio özelliği ekleyeceksiniz.

Bu codelab'de, Python 2 App Engine Cloud NDB ve Cloud Tasks (v1) uygulamasını Python 3, Cloud Datastore ve Cloud Tasks (v2)'ye nasıl taşıyacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Mikronaut mikro hizmetlerinizi Google Kubernetes Engine'de çalışan kopyalanmış bir hizmete nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, gRPC aracılığıyla bir API'yi kullanıma sunmak için C# hizmeti derlemeyi ve gRPC hizmetinizi çağıracak bir C# istemcisi oluşturmayı öğreneceksiniz.

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

Python 2 App Engine NDB'yi nasıl taşıyacağınızı öğrenin ve Task Queue (görevleri aktarma) uygulamasını Cloud NDB'ye aktarın Bulut Görevleri

Bu codelab'de, Managed Active Directory'yi Google Cloud Platform'da nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Text-to-Speech API'yi Node.js ile kullanarak bir ses dosyasını metne dönüştüreceksiniz

Bu laboratuvarın amacı, Cloud NAT'nin Kurallar özelliğini keşfetmektir.

Bu codelab'de, kural kümeleri için basit adlarla en yaygın 10 OWASP güvenlik açığından bazılarına karşı koruma sağlamanıza olanak tanıyan, Cloud Armor'ın önceden yapılandırılmış WAF kuralları hakkında bilgi edineceksiniz.

Bu codelab'de, Google API'leri için Private Service Connect hakkında bilgi edineceksiniz. Daha net ifade etmek gerekirse Storage API'leri için hizmet uç noktası ve Cloud Storage paketi oluşturacaksınız. DNS kullanarak doğrulama gerçekleştirebilirsiniz.

Bu codelab'de, arka uç hizmetiyle bir TCP/SSL proxy yük dengeleyici oluşturacaksınız ve yük dengeleyiciye erişimi yalnızca belirli bir kullanıcı istemci kümesiyle sınırlamak için Cloud Armor'ı kullanacaksınız

Compute Engine ile Google Cloud'da web uygulaması barındırmayı ve ölçeklendirmeyi öğrenin.

Bu codelab'de, web sayfalarının ekran görüntülerini almak ve Cloud Storage'da depolamak için önce bir Node.js uygulamasını keşfedeceksiniz. Ardından uygulama için bir container görüntüsü derleyecek, Cloud Run'da iş olarak çalıştıracak, daha fazla web sayfası işlemek için işi güncelleyecek ve Cloud Scheduler ile işi plana göre çalıştıracaksınız.

Bu codelab'de, Video Intelligence API'yi C# ile kullanmayı öğreneceksiniz.

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.

Bu codelab'de, Google iOS özellikli bir cihazda içerik yayınlamak için mevcut bir iOS video uygulamasını değiştireceksiniz.

Cloud Run İşini kullanarak AlloyDB veritabanı oluşturmayı öğrenin

Bu codelab'de, düşük kodlu bir üretken analiz oluşturma deneyimi için LLM modellerini, Gemini 1.0 Pro (yalnızca metin) ve Gemini 1.0 Pro Vision (çok modlu) özelliklerini doğrudan BigQuery iş yükünüze nasıl entegre edeceğinizi göstereceğiz.

Container mimarisine alınmış bir ortamda Java uygulamaları geliştirmekten görevli yazılım mühendislerinin geliştirme iş akışını kolaylaştırmak için tasarlanmış özellikleri ve yetenekleri gözden geçirin.

Bu codelab'de, UAMP medya uygulamasını temel alarak geliştirme yapacak ve Android 13'te yapılacak değişiklikler için geri hareketiyle gezinmeyi nasıl işleyeceğinizi/taşıyacağınızı öğreneceksiniz. Bu sayede daha tahmine dayalı bir geri hareketi deneyimi sunulacak.

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.

Bu laboratuvarda Cymbal Eats menü hizmetini oluşturacak ve böylece menü öğelerini ekleme, güncelleme, silme ve listeleme işlemlerini RESTful API'lere sunacaksınız. Cloud Run'da çalışacak menü hizmeti için arka uç veritabanı olarak bir Cloud SQL

Bu Codelab, kullanıcıya bir komut satırı arayüzü üzerinden DLP API'yi tanıtır. Kullanıcı proje kodunu indirecek ve örnek dizinindeki bazı araçları ve bunların temel işlevlerini inceleyecektir.

Bu codelab'de Dataproc'u kullanarak yönetilen bir Spark/Hadoop kümesi başlatmayı, örnek bir Spark işi göndermeyi ve komut satırını kullanarak kümenizi kapatmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de sanal makineleri hızlandırarak, yazılım yükleyerek ve bunları bir ağ yük dengeleyici ile internette kullanıma sunarak Google Compute Engine'i kullanmayı öğreneceksiniz.

Bu Codelab'de, alanınızı ve alt alanlarınızı yönetmek için gcloud'u kullanarak Cloud DNS ManagedZone ve ilgili ResourceRecordSet'leri oluşturacaksınız. belirler.

Bu codelab'de, BigQuery'yi Python ile kullanmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de bir yük dengeleyici ve ilişkili arka uç hizmeti oluşturacaksınız. Ardından bir Cloud Armor bot yönetim kuralı oluşturacak ve bu kuralın arka uçlarınızı nasıl koruduğunu öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, iş akışlarının paralel yineleme özelliğiyle paralel olarak BigQuery işlerini bir Wikipedia veri kümesinde nasıl çalıştıracağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de ilk olarak HTTP hedef görevleri için normal Cloud Tasks sırası oluşturmayı ve kullanmayı öğreneceksiniz. Ardından, Cloud Tasks ile HTTP isteklerini daha kolay bir şekilde önbelleğe almak için sıra düzeyinde HTTP URI geçersiz kılmayı ve yeni BufferTask API'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu eğitimde, Document AI işlemcilerini Python ile yönetmeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de bir yük dengeleyici ve ilişkili arka uç hizmeti oluşturacaksınız. Ardından, Cloud Armor hız sınırlama politikası oluşturup bu politikanın arka uçlarınızı nasıl koruduğunu anlayacaksınız.

Bu codelab'de, Dialogflow ve Google Takvim tarafından desteklenen bir Randevu Planlayıcı Sohbet uygulamasını Google Chat'te çalışacak şekilde geliştireceksiniz. Özel Google Chat mesajları oluşturup dağıtacaksınız.

Bu CodeLab, sorun giderme ve sorun düzeltme süreçlerini hızlandırmak amacıyla Google Cloud için Gemini'ın kullanımını göstermektedir. Gemini'ın günlükleri özetleme, hataları açıklama ve soruna çözüm bulma konularında bilgi sahibi olacaksınız.

Bu codelab'de, yeni olan veya yalnızca bir işaretin ardında bulunan çeşitli web API'leriyle denemeler yapacaksınız.

Architect Registry ile bağımlılıkları nasıl yöneteceğinizi öğrenin.

Bu codelab'de bir web uygulaması oluşturacak, erişimi yalnızca belirli kullanıcı gruplarıyla sınırlandıracak ve kimliği doğrulanmış kullanıcının programdaki kimliğini kullanacaksınız.

Bu codelab'de, SchedMD'nin Slurm-GCP çözümünü kullanarak Google Cloud Platform'da WRF® çalıştırma konusunda size yol gösterilecektir

Google Cloud projesi oluşturmayı, Google Cloud Console'u kurup burada gezinmeyi ve Cloud Console'da en sık kullanılan hizmetlerden bazılarına erişmeyi öğrenin.

Medya ve veri akışını iki tarayıcı arasında nasıl yapacağınızı öğrenin. WebRTC'nin temel API'lerini ve teknolojilerini öğrenin. getUserMedia, CSS ve tuval öğesini kullanarak resimleri yakalayın ve değiştirin. Eşler bağlantısı kurun ve veri kanallarını kullanarak doğrudan tarayıcılar arasında veri alışverişi yapın. Son olarak, Node.js kullanarak bir sinyal sunucusu oluşturun.

Bu eğitimde, HEY ve tahmin bulut izleme metriklerini kullanarak temel testleri nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz.

Android (Android 11 dahil) için konum güncellemelerini nasıl alacağınızı öğrenin.

Web-vitals.js ve Google Analytics ile Core Web Vitals'ı gerçek zamanlı olarak ölçün, ardından sonuçları BigQuery'yi kullanarak analiz edin.

Bu eğiticide, özel hizmet bağlantısını kullanarak online tahminlere erişimi nasıl yapılandırıp doğrulamayı öğreneceksiniz?

Google Cloud projesi oluşturmayı ve ardından bu projenin içinden bir API çağırmayı öğrenin.

Bu codelab'de, BigQuery'yi Node.js istemci kitaplığıyla nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de Apps Komut Dosyası projelerinizi komut satırından çekmek, aktarmak ve dağıtmak için clasp'i (Apps Komut Dosyası KSA) kullanmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de yeni bir Compute Engine örneği oluşturacak ve pi sayısını milyonlarca ondalık basamağa göre hesaplamak için bir program derleyip çalıştıracaksınız.

Cloud Build ile container mimarisine alınmış iş yüklerini GKE'ye sürekli olarak dağıtmayı öğrenin.

Bu eğiticide, Google App Engine'de Python ile basit bir web uygulaması oluşturmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de Gemini Code Assist'in tasarım, derleme, test etme ve dağıtım gibi Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nün (SDLC) önemli aşamalarında size nasıl yardımcı olduğunu göreceksiniz. Bir uygulamanın tamamını tasarlayıp geliştireceğiz ve Google Cloud'da dağıtacağız.

Bu kod laboratuvarında BigQuery ile ilgili temel bilgileri ve Wikipedia veri kümesi gibi terabaytlarca veriyi sorgulamak için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Basit bir Spring Boot uygulaması oluşturmayı ve bunu App Engine standart ortamına dağıtmayı öğrenin.

Bu kod laboratuvarında, Google Compute Engine üzerinde bir Windows Server'a basit bir ASP.NET uygulamasını nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, BigQuery'yi C# ile nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bir Dialogflow uygulaması için sohbet deneyimi oluşturmak üzere bir ön uç Django istemcisi oluşturmayı öğrenin.

Cloud Workstations kullanarak container mimarisine alınmış bir ortamda Python uygulamaları geliştirmekten sorumlu yazılım mühendislerinin geliştirme iş akışını kolaylaştırmak için tasarlanmış özellik ve yetenekleri inceleyin.

Bu codelab'de, Google Cloud Armor adlı IP adresi listeleri hakkında bilgi edineceksiniz. Daha açık belirtmek gerekirse güvenlik politikası içinde adlandırılmış bir IP adresi listesi yapılandırır ve bağlantıyı doğrularsınız.

Bu kod laboratuvarında, tarayıcıdan ayrılmadan Google Cloud Shell'den ASP.NET Core uygulamasını nasıl derleyip başlatacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de Java HBase istemcisiyle Cloud Bigtable'ı kullanmaya başlayacaksınız. Verileri yükleyecek, ardından bazı sorgular çalıştıracak ve verileri haritada işaretleyeceksiniz.

Cloud Workstations kullanarak container mimarisine alınmış bir ortamda Python uygulamaları geliştirmekten sorumlu yazılım mühendislerinin geliştirme iş akışını kolaylaştırmak için tasarlanmış özellik ve yetenekleri inceleyin.

Bu kod laboratuvarında, basit bir ASP.NET Core uygulamasını Google App Engine'e nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz.

Container mimarisine alınmış bir ortamda Java uygulamaları geliştirmekten görevli yazılım mühendislerinin geliştirme iş akışını kolaylaştırmak için tasarlanmış özellikleri ve yetenekleri gözden geçirin.

Bu codelab'de, VPC Hizmet Kontrolleri 'ni kullanarak BigQuery API'yi nasıl koruyacağınızı öğreneceksiniz. Codelab, hizmet çevresi tarafından korunan bir API hizmetiyle başlar. Böylece herkese açık veri kümelerinde sorgular çalıştırılabilir ve

Bu codelab'de, özel ön işleme ve son işleme mantığı yazmak için Vertex AI'da özel tahmin rutinlerini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Sunucusuz veritabanlarını Cloud Run'da çalışan uygulamalarla entegre ederek hizmetleri Cloud Spanner ilişkisel veritabanını ve Cloud Firestore'u kullanacak şekilde yapılandırın

GKE Autopilot'ta çalışan uygulamayı AlloyDB veritabanının özel örneğine nasıl bağlayacağınızı öğrenin

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.

Bu codelab'de, 5x5 LED ekranında BBC micro:bit panosuyla etkileşim kuran bir web sayfası oluşturacaksınız. Web Serial API hakkında bilgi edinecek ve seri cihazlarla tarayıcı üzerinden iletişim kurmak için okunabilir, yazılabilir ve dönüştürülebilir akışları nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, VPC Hizmet Kontrolleri çevresi oluşturacağız ve bu çevreyi bir projeyi korumak için kullanacağız. Ardından, VPC Hizmet Kontrolleri giriş ihlalini tetikler ve ret sorununu giderme sürecini ele alacağız. Bu laboratuvarın sonunda, kaynaklarınızı korumak için VPC Hizmet Kontrolleri'ni nasıl kullanacağınızı daha iyi anlamış olacaksınız.

Bu codelab'de, Node.js ve Cloud Run'ı kullanarak bir Google Workspace eklentisi oluşturmayı öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, VPC Hizmet Kontrolleri çevresi oluşturacağız ve bu çevreyi bir projeyi korumak için kullanacağız. Ardından, VPC Hizmet Kontrolleri çıkış ihlalini tetikler ve bir çıkış kuralı oluşturarak ret sorununu giderme sürecini uygularız. Bu laboratuvarın sonunda, kaynaklarınızı korumak için VPC Hizmet Kontrolleri'ni nasıl kullanacağınızı daha iyi anlamış olacaksınız.

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.

Google Chrome'daki en yeni API'leri kullanarak web uygulamasına anında gezinme ve sorunsuz sayfa geçişleri eklemeyi öğrenin.

Her kullanıcının belirli bir zamandaki tercihlerini yansıtan özelleştirilmiş bir arayüze sahip olduğu uyarlanabilir web formunu nasıl oluşturacağınızı öğrenin.

Bu codelab'de ağ yük dengeleyiciyi, ağırlıklandırılmış yük dengeleme kullanarak HTTP durum denetimi tarafından bildirilen ağırlıklara göre yük dengeleyicinin arka uç örnekleri genelinde dağıtacak şekilde yapılandırmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, projenizdeki ana hesaplara Identity and Access Management (IAM) rolleri vermek için Google Cloud Console'un nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

Bu eğiticide, kullanıcı tarafından yönetilen güvenli bir not defterini nasıl yapılandıracağınızı öğreneceksiniz.

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

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

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

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

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

Bu codelab'de ABAP Platform Denemesi 202'yi yükleyeceksiniz.

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.

Bu codelab'de Compute Engine sanal makinesinde barındırılan SAP için jetonlar kullanarak ABAP SDK kimlik doğrulamasını yapılandıracak ve Address verification API'yi yürüteceksiniz

Thread 1.2, Thread Ağları arasında Çoklu Yayın özelliğini kullanıma sunmaktadır. Bu sayede, Thread ağı ile Altyapı (Kablosuz/ethernet) ağ segmentleri arasında çoklu yayın iletişimi sağlanır. Bu codelab'de, Thread 1.2 Çoklu Yayın özelliklerini kurma ve oynama süreci boyunca size yol göstereceğiz.

Bu Codelab'de, Thread ağı başlatmak, cihaz rollerindeki değişiklikleri izleyip tepki vermek ve gerçek donanımda UDP mesajları göndermek için OpenThread API'lerini kullanacaksınız.

Bu codelab'de, OTBR'i standart Thread sınır yönlendiricisi olarak kullanacaksınız. Aynı kablosuz ağa bağlı cep telefonundan Thread son cihazlarını keşfedip bu cihazlara erişebilirsiniz.

Bu Codelab'de, OpenThread programını gerçek donanım üzerinde programlayacak, Thread ağ oluşturup yönetecek ve düğümler arasında mesajlaşacaksınız.

Bu codelab'de OpenThread uygulamasını gerçek donanımda programlayacak, Thread ağı oluşturup yönetecek ve düğümler arasında mesaj göndereceksiniz.

Bu codelab'de, simüle edilmiş bir Thread ağına düğüm eklemek/taşımak/silmek ve ağın topolojideki değişikliklere nasıl uyum sağladığını gözlemlemek için OTNS CLI ve web görselleştirmesini kullanacaksınız.

Bu codelab'de, web arayüzü kullanarak görselleştirmeyle OpenThread işlev testlerini çalıştıracaksınız.

Bu codelab'de, Linux veya Mac OS makinelerde OpenThread kullanan sanal cihazlarda bir Thread ağı simüle edeceksiniz.

Bu codelab'de, NAT64 destekli bir OpenThread sınır yönlendirici derleyecek ve ağdaki son cihazı kullanarak yalnızca internetten IPv4 kaynaklarına erişmek için bu ağı kullanacaksınız.

Bu Codelab'de, OpenThread programını gerçek donanım üzerinde programlayacak, Thread ağ oluşturup yönetecek ve düğümler arasında mesajlaşacaksınız.

Bu codelab'de, Docker'da DockerThread kullanarak sanal cihazlarda bir Thread ağı simüle edeceksiniz.

Bu Codelab'de, OpenThread programını gerçek donanım üzerinde programlayacak, Thread ağ oluşturup yönetecek ve düğümler arasında mesajlaşacaksınız.

Bu codelab'de, Google API'leri için Private Service Connect hakkında bilgi edineceksiniz. Daha net ifade etmek gerekirse Storage API'leri için hizmet uç noktası ve Cloud Storage paketi oluşturacaksınız. DNS kullanarak doğrulama gerçekleştirebilirsiniz.

Bu codelab'de, uygulama etkinliklerini kullanarak kullanıcı davranışını analiz etmek amacıyla Firebase için Google Analytics'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

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

Google Asistan ile geliştirmenin temellerini öğrenin.

Google Asistan ile geliştirmenin temellerini öğrenin.

Bu codelab'de, flutter uygulamasına AdMob satır içi reklamları (Banner ve Yerel) nasıl ekleyeceğinizi öğreneceksiniz.

Cloud Shell ve Cloud Shell Düzenleyici'nin özelliklerini ve işlevlerini gözden geçirin.

Bu Codelab'de, uygulama davranışını güncellemeden değiştirmek için Firebase Remote Config'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ayrıca, optimum değeri bulmak için A/B Testi'nin nasıl yürütüleceğini de ele alacağız.

Bu codelab'de Accelerated Mobile Pages'ın temel kavramları ve geleneksel HTML dokümanlarından farkları açıklanmaktadır. Bunu, AMP dokümanlarını oluşturup doğrulayarak elde edeceğiz.

Bu codelab'de Accelerated Mobile Pages'ın temel kavramları ve geleneksel HTML dokümanlarından farkları açıklanmaktadır. Bunu, AMP dokümanlarını oluşturup doğrulayarak elde edeceğiz.

Bu codelab'de, (WEB) Measurement Protocol kullanarak harici etkinlikleri GA4'e nasıl göndereceğinizi öğreneceksiniz.

Kullanıcıların geri dönmesini sağlayan özelliklerle eyleminizi nasıl geliştirebileceğinizi öğrenin.

Bu codelab'de Ağ Uç Noktası Grubu'na(NEG) ulaşmak için Harici HTTP (s) Karma Yük Dengeleyici kullanmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Flutter uygulamasına banner, geçiş reklamı ve ödüllü reklam eklemeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Cloud IDS hakkında bilgi edineceksiniz. Yani bir Cloud IDS uç noktası oluşturacak, tehdit trafiği üretecek ve sonuçları analiz edeceksiniz.

Bu codelab'de, hizmetleri yayınlamak ve kullanmak için Private Service Connect'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu Codelab'de, uygulama davranışını güncellemeden değiştirmek için Firebase Remote Config'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ayrıca, optimum değeri bulmak için A/B Testi'nin nasıl yürütüleceğini de ele alacağız.

Bu codelab'de, Unity uygulamalarına AdMob uygulama açılış reklamı eklemeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, GKE ortamında hizmetleri yayınlamak ve tüketmek için Private Service Connect'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, uygulama etkinliklerini kullanarak kullanıcı davranışını analiz etmek amacıyla Firebase için Google Analytics'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Datadog izleme uyarılarını Eventarc ile Google Cloud'a nasıl yönlendireceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, kaydetme zaman damgası sütununa sahip Cloud Spanner veritabanı tablosunu kullanarak oyun skor tablosu oluşturmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Eventarc'ın temel özellikleri hakkında bilgi edineceksiniz.

Bu codelab'de, web üzerinden Google Cloud Platform'da barındırılan bilgi işlem kaynaklarına nasıl bağlanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu kod laboratuvarında, en yeni resimlerden bir kolaj oluşturmak için düzenli aralıklarla Cloud Scheduler tarafından tetiklenen bir Cloud Run hizmeti oluşturacaksınız.

Bu kod laboratuvarında, Google'ın Yerel Java İstemci Kitaplıkları için sunduğu Destek'ten yararlanarak bir Java hizmeti oluşturacak ve bu hizmeti Cloud Run'a dağıtacaksınız. Hizmet, Cloud Storage etkinliklerine yanıt olarak Vision API'yi kullanarak görüntü analizi çalıştırır ve analiz sonuçlarını bir Firestore koleksiyonuna kaydeder.

Bu eğiticide, durum bilgisiz bir container'ı sunucusuz olarak (altyapı soyutlanmış) dağıtıp çalıştırarak Cloud Run'ı nasıl kullanmaya başlayacağınızı öğreneceksiniz. Cloud Run, tümüyle yönetilen bir seçenek ve bir GKE kümesinin üzerinde çalışma imkanı sunar.

Bu kod laboratuvarında, Cloud Storage'da bir görüntü silindiğinde Eventarc tarafından tetiklenen yeni bir Cloud Run hizmeti oluşturacaksınız. Bunun karşılığında hizmet, Cloud Storage'daki küçük resmi ve Firestore koleksiyonundaki meta verileri siler.

Spring Boot uygulamanızı Cloud SQL'e bağlama hakkında bilgi edinin.

Bu kod laboratuvarında, Cloud Storage etkinliklerine yanıt olarak Vision API'yi kullanarak görüntü analizi çalıştıran ve analiz sonuçlarını bir Firestore koleksiyonuna kaydeden bir Cloud Functions işlevi (Java) oluşturacaksınız.

Bu kod laboratuvarında, Google'ın Yerel Java İstemci Kitaplıkları için sunduğu Destek'ten yararlanarak bir Java hizmeti oluşturacak ve bu hizmeti Cloud Run'a dağıtacaksınız. Hizmet, Cloud Storage etkinliklerine yanıt olarak Vision API'yi kullanarak görüntü analizi çalıştırır ve analiz sonuçlarını bir Firestore koleksiyonuna kaydeder.

Bu codelab'de, Kotlin'i kullanarak bir Spring uygulaması oluşturacak ve Cloud Pub/Sub ile Cloud SQL gibi çeşitli Google Cloud Platform teknolojileriyle entegrasyon gerçekleştireceksiniz.

Bu codelab'de basit bir web uygulaması derleyecek, özel geliştirici ortamında çalıştıracak, Docker kullanarak container'da çalıştıracak ve son olarak da aynı uygulamayı Cloud'a dağıtacaksınız.

Bu codelab'de, Datastore'dan nesne yazmak ve okumak için Spring Cloud GCP'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz

Tarayıcınızdan ayrılmadan Spring Boot Java uygulaması oluşturup Cloud Shell'den başlatmayı öğrenin.

Bu codelab'de, GKE Autopilot'ta çalışan örnek hizmetleri Cloud Spanner'a bağlayacaksınız.

Bu codelab'de durum bilgisiz bir container'ı sunucusuz olarak (altyapı soyutlanmış) dağıtıp çalıştırarak Cloud Run'ı nasıl kullanmaya başlayacağınızı öğreneceksiniz. Cloud Run, tümüyle yönetilen bir seçenek ve bir GKE kümesinin üzerinde çalışma imkanı sunar.

Bu codelab'de, Eventarc ve iş akışları ile Datadog izleme uyarılarına nasıl yanıt verileceğini öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, arka planda Google Cloud Pub/Sub'ı kullanarak Spring Integration aracılığıyla mesaj alışverişi yapan iki Spring Boot uygulaması derleyeceksiniz.

Bu kod laboratuvarında, Cloud Storage etkinliklerine yanıt olarak Vision API'yi kullanarak görüntü analizi çalıştıran ve analiz sonuçlarını bir Firestore koleksiyonuna kaydeden bir Cloud Functions işlevi oluşturacaksınız.

Bu codelab'de, Cloud Spanner ile çalışmak için bir öğe hizmeti ve işlem sonrası hizmet uygulayacaksınız.

Bu codelab'de, Speech-to-Text API'yi C# ile kullanmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de boş bir veritabanı ile Google Cloud Spanner örneği oluşturacak ve örnek verileri yükleyip sorgulamayı öğreneceksiniz.

Bu kod laboratuvarında, iş akışlarını kullanarak günlük Pic'in düzenlenmiş bir sürümünü oluşturacaksınız.

Bu codelab'de, kaydetme zaman damgası sütununa sahip Cloud Spanner veritabanı tablosunu kullanarak oyun skor tablosu oluşturmayı öğreneceksiniz.

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

Bu kod laboratuvarında, Pub/Sub konusundan geçirilen Cloud Storage etkinliklerine yanıt olarak resimlerin küçük resimlerini oluşturan bir Cloud Run hizmeti oluşturacaksınız.

Bu codelab'de, Google Cloud'da Slack botu derlemeyi ve çalıştırmayı öğreneceksiniz. Bu hizmet, durum bilgisiz container'larınızı otomatik olarak ölçeklendiren, tümüyle yönetilen bir bilgi işlem platformu olan Cloud Run'ı kullanır.

Bu codelab'de, Cloud Spanner'da verileri saklamak için Hibernate'i kullanan temel bir Java uygulaması derleyeceksiniz.

Bu codelab'de, Speech-to-Text API'yi Node.js ile kullanarak bir ses dosyasını metne dönüştüreceksiniz

Bu codelab'de, Google App Engine'de kullanıcıların resim yüklemesine, yüklenen resimlere, küçük resimlerine ve en son kolajına göz atmasına olanak tanıyan bir web ön ucu oluşturacaksınız.

Cloud SQL Go bağlayıcısı, Go uygulamanızı Cloud SQL veritabanınıza güvenli bir şekilde bağlamanın en kolay yoludur. Cloud Run, HTTP istekleriyle çağrılabilen durum bilgisiz container'ları çalıştırmanızı sağlayan, tümüyle yönetilen, sunucusuz bir

Node.js'de Cloud Run ile container dağıtmayı ve çalıştırmayı öğrenin.

Bu codelab'de, Cloud Spanner veritabanından veri yazmak ve bu veritabanından veri okumak için Spring Cloud GCP'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de web motoru için Cloud Run, veritabanı için Cloud SQL ve medya öğeleri için Cloud Build gibi sunucusuz bileşenleri kullanarak Django içerik yönetim sistemini nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, kaydetme zaman damgası sütununa sahip Cloud Spanner veritabanı tablosunu kullanarak oyun skor tablosu oluşturmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de basit Spring Boot mikro hizmetleri derleyecek ve iz verilerini Cloud Trace'te depolayan Spring Cloud GCP Trace başlatıcıyı kullanarak dağıtılmış izleme özellikleri ekleyeceksiniz.

Spring Boot uygulamasındaki verileri Memorystore ile önbelleğe alma hakkında bilgi edinin.

Bu codelab'de, Google Cloud Spanner kaynakları oluşturmak ve yönetmek için Terraform'u nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de basit Spring Boot mikro hizmetleri derleyecek ve Secret Manager'da depolanan gizli anahtarları / yapılandırma değerlerini alacaksınız.

Bu codelab'de, üretim ortamlarından düşük ek yük ile sürekli olarak toplanan ve analiz edilen bir araç olan Cloud Profiler hakkında bilgi edineceksiniz.

Bu codelab'de, Cloud Spanner ile çalışmak için bir oyuncu profili hizmeti ve oyun eşleştirme hizmeti uygulayacaksınız.

GKE'de Kubernetes'e Spring Boot Java uygulaması dağıtmayı öğrenin.

Bu codelab'de, Cloud SQL Proxy'yi kullanarak Google'ın özel dahili ağında bir Compute Engine örneği ile Cloud SQL arasında bağlantı kuracaksınız.

Bu codelab'de her yerden erişilebilen bir Cloud SQL örneğine basit bir bağlantı kuracaksınız.

Cloud Run işlevlerini kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin

Bu codelab ile Gemini'ı kullanarak bir Chrome uzantısı oluşturacağız. Google Meet sayfasına işlevsellik eklememize yardımcı olacak bir düzeye ulaşmak için yinelemeli özellikler ekleyeceğiz.

Bu codelab'de, Vertex AI ile nasıl görüntü oluşturacağınızı ve bu görüntüleri Google Ads'e nasıl göndereceğinizi öğreneceksiniz.

Docker; uygulama geliştirmek, göndermek ve çalıştırmak için kullanılan açık bir platformdur. Docker ile uygulamalarınızı altyapınızdan ayırabilir ve altyapınızı yönetilen bir uygulama gibi ele alabilirsiniz. Docker; kodları daha hızlı göndermenize,

Bu codelab'de iOS veya Android Flutter uygulamanız için bir Ana Ekran widget'ı oluşturacaksınız. Temel bir Flutter haber uygulamasıyla başlarsınız. Ardından widget'ların kullanıcı arayüzünü oluşturmak için yerel çerçeveleri kullanacaksınız. Son olarak, kaynakları nasıl paylaşacağınızı ve widget'larınız ile ana uygulamanız arasında nasıl iletişim kuracağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Google Compute Engine'de (GCE) Dataproc'u kullanmayı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, Spark ML işlerini Google'ın Dataproc hizmetine göndereceksiniz.

İkili Program Yetkilendirmesi, Google Kubernetes Engine (GKE) veya Cloud Run'da yalnızca güvenilir container görüntülerinin dağıtılmasını sağlayan ve dağıtım zamanında gerçekleştirilen güvenlik kontrolüdür. İkili Program Yetkilendirmesi ile

Bu codelab'de, kullanmaya nasıl başlayacağınız ve zengin özellik kümesine nasıl erişeceğiniz dahil olmak üzere Dataproc Serverless hakkında her şeyi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, bir web sayfasındaki etkinlikleri GA4F ile yerel koda yönlendirerek bir Web Görünümü'nde nasıl izleyeceğinizi inceleyeceksiniz.

Android-FHIR SDK, OHS ve Google Cloud Healthcare API ile güvenli, ölçeklenebilir, uyumlu ve veriye dayalı sağlık hizmetleri mobil uygulamaları derleyin

Müşteri ödülleri iş sürecini yürütmek için GKE Autopilot ve Pub/Sub ile entegre olan iş akışlarını tetiklemek amacıyla Eventarc'ı nasıl yapılandıracağınızı öğrenin.

Bu codelab'de, yeni Harici HTTP'ler Yük Dengeleyici'de bulunan gelişmiş trafik özellikleri hakkında bilgi edineceksiniz.

Bu laboratuvarda, Google Cloud'da gerçek zamanlı sahtekarlık tespiti için AI sistemi için uçtan uca veri oluşturmayı öğreneceksiniz. Hedefimiz, ham verilerden Google Cloud üzerinde çalışan, üretime hazır bir makine öğrenimi ardışık düzenine nasıl

Bu codelab'de, Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro ve diğer çeşitli cihazlardaki üretken yapay zeka modellerini kullanarak çiziminizi birkaç dakika içinde web sitesi koduna dönüştüren bir Cloud Run uygulaması derleyeceksiniz.

Müşteri ödülleriyle ilgili bir iş süreci yürütmek için, Cloud Run ve Pub/Sub ile entegre olan iş akışlarını tetiklemek amacıyla Eventarc'ı nasıl yapılandıracağınızı öğrenin.

Flutter'da kullanıcı arayüzü tasarım stilinizi yeniden tasarlamak için Dart 3'ün kalıpları, kayıtları ve diğer yeni özelliklerini kullanın.

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

Bu codelab'de, Android kullanıcıları için Erişilebilirlik Hizmeti oluşturmayı öğreneceksiniz.

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.

Google Asistan ile aranızda bir sohbet oluşturalım. Bu sohbet, Women in Voice buluşma grubunun etkinliklerini ve literatür bilgilerini almanıza yardımcı olur.

Dinamik kart yanıtlarıyla Google Chat için özel bir Dialogflow chatbot oluşturmayı öğrenin.

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

Dialogflow; web, Google Asistan, sosyal medya ve telefon ağ geçitleri için birçok entegrasyon içerir. Ancak, chatbot'larınızı mobil cihazlara taşımak istediğinizde özel bir entegrasyon oluşturmanız gerekir. Bu laboratuvarda, Dialogflow Essentials'ı bir Flutter uygulamasına nasıl entegre edeceğiniz açıklanmaktadır.

Yerel ana makine bağlantı noktası ve birim bağlantısı kullanarak yardımcı dosyayla iletişim kuran bir Cloud Run hizmeti oluşturmayı öğrenin.

Bu codelab'de, aşamalı bir taşıma yaklaşımı kullanarak Apache Kafka'daki uygulamaları Google Cloud Pubsub'a taşıyacaksınız.

Sayfada Dataflow SQL'in nasıl kullanılacağı ve Dataflow SQL işlerinin nasıl oluşturulacağı açıklanmaktadır.

Bu codelab'de, mevcut bir Cloud SQL veritabanına bağlanan ve bu veritabanına SQL Insert ifadesi gönderen bir Cloud Functions işlevi yazacaksınız.

Yeni başlayanlara uygun bu codelab'de, oluşturma aracı özelliğini öğreneceksiniz. Üreticiler, temsilci yanıtları oluşturmak için Google'ın en yeni üretken büyük dil modellerini (LLM) kullanır. Bu codelab bağlamında, bilinçli kararlar vermek için bir veri deposundan bilgi toplayan bir oluşturma aracı kullanacaksınız.

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

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

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

Etkileşimli Beam ile not defteri kurma ve çalıştırma

Bu codelab'de, Node.js ile Document AI API'sini kullanan bir eğitim oluşturmaya odaklanacağım.

Yeni başlayanlara uygun bu codelab'de, sanal aracı yanıtları oluşturmak için Google'ın en yeni üretken büyük dil modellerinin (LLM) kullanıldığı üretken yedek özelliği hakkında bilgi edineceksiniz.

Google Asistan ile aranızda, TV rehberi bilgilerini almanıza yardımcı olacak bir sohbet oluşturalım.