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 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 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.

Bu codelab'de AlloyDB için Private Service Connect'i 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.

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.

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, 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.

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

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.

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.

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

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.

etkinlik odaklı Cloud Run işlevlerini kullanmaya başlama

Cloud Run GPU'sunda kararlı difüzyonu nasıl çalıştıracağınızı öğrenin

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

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

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.

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

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.

Cloud Run GPU'sunda kararlı difüzyonu nasıl çalıştıracağınızı öğrenin

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.

Bu codelab'de, dijital varlıkları çok taraflı hesaplamayla işlemek için Gizli Alanı nasıl kullanacağınızı 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, yalnızca birkaç satır kodla Flutter uygulamasına Firebase Authentication'ı nasıl ekleyeceğinizi öğreneceksiniz.

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

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, gizli alanın kullanılabilirliğini iyileştirmek için imzalı kapsayıcı görüntüsü özelliğinden nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz.

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

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.

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

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

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 Pro'yu kullanarak çok modlu bir soru cevap sistemi geliştirmeyi 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 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, 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, Vertex AI'ı kullanarak büyük dil modelinde gözetimli ince ayar yapmayı öğreneceksiniz.

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

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

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

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

Bu codelab'de, Firebase platformuyla Android uygulaması geliştirmeyi 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.

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.

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.

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, Swift'te iOS'te Firebase platformunu nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

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

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.

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

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.

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

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

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

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

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.

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

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

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.

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 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

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.

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 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 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

Cloud Run'da LangChain uygulaması oluşturup dağıtmayı öğrenin

Dialogflow'da sipariş karşılama kavramını öğrenin.

Vision API'yi Dialogflow ile entegre etmeyi öğrenin.

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

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

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.

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 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.

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, 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, 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.

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

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

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 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.

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.

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

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 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.

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 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 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, 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.

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.

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, 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, 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, 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 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, 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.

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.

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

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

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.

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

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.

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

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.

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

Kodunuz için testler yazmanıza yardımcı olması için Gemini Code Assist'i kullanın

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

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

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

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

Bu codelab'de iş akışları ile Google Cloud ve HTTP tabanlı API hizmetlerini düzenlemeyi ve otomatikleştirmeyi öğreneceksiniz.

Bu kod laboratuvarında, Windows Powershell için Cloud araçlarını nasıl yükleyeceğinizi ve kullanacağınızı öğreneceksiniz.

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

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

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

Bu codelab'de, arenada birbirine jamón "fırlatarak" diğer mikro hizmetlerle savaşacak bir mikro hizmet geliştireceksiniz.

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

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

Bu codelab'de, ARCore Cloud Anchors Hizmeti'ni kullanarak birden fazla cihazda ortak bir referans çerçevesi (aynı konum ve yön) oluşturup ortak bir AR deneyimi oluşturmak için Cloud Anchor'ları nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

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

BigQuery ile ilgili temel bilgileri edinin ve örnek olarak GitHub kayıt verilerini kullanarak terabaytlarca herkese açık veriyi sorgulamayı öğrenin.

Bu codelab'de, AlloyDB kümesini VPN ile bağlı ayrı bir ağda dağıtılan bir Oracle veritabanına nasıl bağlayacağınızı öğreneceksiniz.

Bu codelab'de, arenada yaprakları birbirine "fırlatarak" diğer mikro hizmetlerle savaşacak bir mikro hizmet geliştireceksiniz.

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

Bu laboratuvarda, Dialogflow'da karşılama kavramı temel alınmaktadır. BigQuery'de veri kümesi ve tablo oluşturmayı öğrendiğinizde, Dialogflow'un karşılama işleminde BigQuery entegrasyon bilgilerini ayarlayıp görüşme deneyimini test ediyorsunuz.

Bu codelab'de CSV biçimli sağlık hizmeti verilerini Cloud Data Fusion kullanarak BigQuery'ye yüklemek için bir veri kullanımı kalıbı uygulayacağız.

Bu codelab'de, Analytics 360 veri kümeleri için makine öğrenimi modelleri oluşturmak amacıyla BigQuery'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Bu orta düzey Google Apps Komut Dosyası codelab'i, 2 Google geliştirici platformu kullanır: Google Workspace ve Google Cloud Console. Daha açık belirtmek gerekirse Cloud Console'un BigQuery API'sini (Apps Komut Dosyası gelişmiş hizmeti olarak) ve bir çift yerleşik Google Workspace hizmeti olan Google E-Tablolar ve Google Slaytlar'ı kullanır. Bu örnek uygulamanın amacı, kullanıcılara (nispeten) kısa bir kod parçasıyla son aşamayı otomatik hale getirebileceklerini göstermektir.

BigQuery için Python tabanlı komut satırı aracı olan bq ile veri yüklemeyi ve sorgulamayı öğrenin.

Bu codelab'de, Cloud Armor Ağ ucu güvenlik politikasını kullanıcı tanımlı kurallarla nasıl yapılandıracağınızı öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, BigQuery Makine Öğrenimi ile bir model eğitecek ve ardından bu modeli Vertex AI 'a aktarıp dağıtacaksınız. Bu, Google Cloud'daki en yeni AI ürün teklifidir. Öğrenecekleriniz: Bu laboratuvarı Google Cloud'da çalıştırmanın toplam

Bu codelab'de, Java istemcisiyle Cloud Bigtable eşdeğerlerine veri eklemek, güncellemek, okumak ve silmek için sık kullanılan Cassandra sorgularını karşılaştıracaksınız.

Bu codelab'de, Google geliştirici teknolojilerine erişimi olan kod yazmanın en kolay yollarından birini tanıtacağız. Bunların tümü, yaygın bir web geliştirme dili olan JavaScript'in uygulanmasıyla yapılır. Google Apps Komut Dosyası'nı kullanarak, bir Google E-Tablosu'ndaki hücreden sokak adresini çıkarmak için kod yazar, adrese dayalı bir Google Haritası oluşturur ve Gmail üzerinden haritayı ek olarak gönderirsiniz. Peki, canlı yayının en önemli avantajı nedir? Yalnızca dört satırlık bir koddan oluşur.

Bu codelab'de, arenada birbirine şeftali "fırlatarak" diğer mikro hizmetlerle savaşacak bir mikro hizmet geliştireceksiniz.

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

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

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

Bu codelab'de, Looker Studio raporunda kullanabileceğiniz özel bir görselleştirmeyi nasıl oluşturabileceğinizi öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarın amacı, Cloud NAT'nin Dinamik Bağlantı Noktası Ayırma (DPA) Özelliğidir.

Bu codelab'de, Data Studio için Topluluk Görselleştirmesi oluşturmak üzere bir proje şablonu oluşturma aracı olan dscc-gen'i kullanacaksınız.

vLLM ve OpenAI Python SDK ile Cloud Run GPU'larında LLM çıkarımı çalıştırmayı öğrenin

Angular, Nuxt.js ve Next.js gibi JavaScript çerçevelerini Cloud Run'a nasıl dağıtacağınızı öğrenin.

Bu codelab'de, Google Workspace REST API'lerinin kullanımı açıklanmaktadır. Örnek, kısa ve kullanılabilir olması için Python'da yapılacaktır ancak isterseniz geliştirme dilinizi kullanmayı da seçebilirsiniz. Birçok giriş konusu, kullanıcıların ilk 100 dosyayı görüntüleyen basit bir komut dosyası oluşturmasına son olarak sunulur. klasörlerini Google Drive'ınızın API'sinde bulabilirsiniz.

Doğrudan VPC çıkışı kullanarak dahili Cloud Run hizmetine erişmek için Cloud Run hizmetini nasıl yapılandıracağınızı öğrenin.

Vertex AI ve Video Intelligence API'yi kullanarak bir videonun her sahnesinde bulunan görüntüyü tanımlayan bir Cloud Run hizmeti oluşturmayı öğrenin.

Bu codelab'de, G Suite API'lerini ve Google Cloud Functions'ı kullanarak Gmail iletilerini otomatik ve programatik olarak nasıl işleyeceğinizi öğreneceksiniz.

Bu codelab'de iOS, Android ve web'de yüksek kaliteli yerel deneyimler oluşturmak için Flutter mobil uygulama SDK'sını kullanarak bir Google Haritalar deneyimi geliştireceksiniz.

Bu codelab'de, aşağıdaki codelab'lerde kullanacağınız bir Google Cloud projesi kuracaksınız. Ayrıca, dosyaları düzenlemek ve terminal komutlarını çalıştırmak için Cloud Shell'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Vertex AI ve Video Intelligence API'yi kullanarak bir videonun her sahnesinde bulunan görüntüyü tanımlayan bir Cloud Run işi oluşturmayı öğrenin.

Google Compute Engine, Google Deployment Manager ve Slurm Workload Manager'ı kullanarak dinamik olarak ölçeklenebilir bir HPC kümesi sağlamayı öğrenin.

Cloud Run hizmetinden Vertex AI Arama'ya nasıl sorgu oluşturacağınızı öğrenin.

Genel internet erişimini korurken doğrudan VPC çıkışını kullanarak yalnızca dahili giriş Cloud Run hizmetine nasıl erişeceğinizi öğrenin

Cloud Run'ı Gemini İşlev Çağrısı için uç nokta olarak kullanma.

Cloud Build kullanarak değişikliklerinizi GitHub'dan Cloud Run'a otomatik olarak dağıtma

Cloud Run'da express.js, htmx ve tailwindCSS'yi kullanarak Gemini destekli sohbetleri nasıl dağıtacağınızı öğrenin.

Bu codelab'de, BigQuery ve AI Platform Notebooks kullanarak GCP'deki klinik verilere erişip bunları analiz etmeye yönelik bir çözüm gösteriyoruz.

Bu codelab'de, Google Dokümanlar API'sini kullanarak bir Google Dokümanı oluşturacak ve ses dosyasının transkriptini bu dokümana yazacaksınız. İlgili ses dosyasının transkriptini almak için Speech-to-Text API'yi kullanırsınız.

Microsoft.NET Core, container'larda yerel olarak çalıştırılabilen açık kaynak ve platformlar arası bir.NET sürümüdür..NET Core, GitHub'da kullanılabilir ve Microsoft ile.NET topluluğu tarafından yönetilir. Bu laboratuvar, Google Kubernetes Engine 'e

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

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

Bu laboratuvarda, CDN dağıtımı oluşturacak ve uç önbelleğinizi korumak için Cloud Armor kurallarını uygulayacaksınız.

Bu codelab'de Eventarc ile Pub/Sub, Cloud Storage ve Cloud Denetleme Günlüklerindeki etkinlikleri dinleyecek ve bunları Google Kubernetes Engine (GKE) üzerinde çalışan bir Kubernetes hizmetine ileteceksiniz.

Bu codelab'de, Cloud KMS asimetrik anahtarları kullanarak verileri şifreleyecek ve şifresini çözeceksiniz.

Bu codelab'de, Cloud Healthcare FHIR API'lerini kullanarak FHIR - R4 biçimli sağlık hizmeti verilerini (Normal Kaynaklar) BigQuery'ye yüklemek için veri kullanımı kalıbı uygulayacağız.

Bu codelab'de, geliştiriciler hem Google Workspace (eski adıyla G Suite) hem de Google Cloud API'leri. Özel olarak, Google Drive'dan bir görsel dosyası indirecek, bu resmi Google Cloud Storage'da arşivleyecek, içeriğini Google Cloud Vision ile analiz edecek ve Google E-Tablolar'da rapor verileri oluşturacaksınız.

Bu codelab'de, verileri Cloud KMS'yi kullanarak şifreleyecek ve şifresini çözeceksiniz

Python App Engine uygulamasını webapp2'den Flask web çerçevesine nasıl taşıyacağınızı öğrenin.

Bu codelab'de, Cloud Storage'a CSV dosyası yükleme işlemine tepki veren bir Cloud Functions işlevinden Google e-tablosunu nasıl dolduracağınızı öğreneceksiniz.

Bu eğiticide, Python'da HTTP Cloud Functions'ı geliştireceksiniz.

Python 2 App Engine ndb uygulaması için blobstore kullanımını Cloud Storage'a nasıl taşıyacağınızı öğrenin.

Basit bir App Engine uygulamasını ndb'den Cloud NDB'ye nasıl taşıyacağınızı öğrenin.

Görev Sırası pull görevi kullanımını temel bir Python 2 Flask App Engine NDB uygulamasına nasıl ekleyeceğinizi öğrenin.

Basit bir Python 2 App Engine uygulamasına blobstore kullanımını nasıl ekleyeceğinizi öğrenin

Temel bir Python 2 Flask App Engine NDB uygulamasına Memcache kullanımını nasıl ekleyeceğinizi öğrenin.

Python 2 App Engine NDB'yi nasıl taşıyacağınızı öğrenin ve Memcache uygulamasından Cloud NDB'ye & Cloud Memorystore (Redis için) ve ardından Python 3'e yükseltme

Python 2 App Engine NDB'yi nasıl taşıyacağınızı öğrenin ve Task Queue (görevleri çekme) uygulamasını Cloud NDB'ye taşıyın Cloud Pub/Sub'ın ardından Python 3'e yükseltme

Cloud Functions için Cloud Logging ve Cloud Trace'i nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Basit bir Python App Engine uygulamasını dönüştürmeyi (veya daha büyük bir monolitik uygulamayı mikro hizmetlere ayırmayı) ve Cloud Functions'a taşımayı öğrenin

2. Nesil çalışma zamanlarında App Engine paket servislerini nasıl kullanacağınızı öğrenin

Bu codelab'de, Natural Language API'yi C# ile kullanmayı öğreneceksiniz.

Görev Sırası aktarma görevi kullanımını temel Python 2 Flask App Engine NDB uygulamasına nasıl ekleyeceğinizi öğrenin.

Cloud Buildpacks'i kullanarak basit bir App Engine uygulamasını container mimarisine almayı ve Cloud Run'a taşımayı öğrenin.

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

Basit bir App Engine uygulamasını Cloud Datastore'dan Cloud Firestore'a nasıl taşıyacağınızı öğrenin.

Bu laboratuvar, monolitik bir web sitesini mikro hizmetlere ayırma ve Google Kubernetes Engine'e dağıtma konusunda size yol gösterecektir.

Basit bir App Engine uygulamasını Cloud NDB'den Cloud Datastore'a nasıl taşıyacağınızı öğrenin.

Python 2 App Engine NDB'yi nasıl taşıyacağınızı öğrenin ve Cloud NDB'ye kullanıcı hizmet uygulaması ve; Cloud Identity Platform'u ve ardından Python 3'e yükseltme

Docker'ı kullanarak basit bir App Engine uygulamasını container mimarisine almayı ve Cloud Run'a taşımayı öğrenin

Bu codelab'de Migrate for Anthos'u kullanarak Compute Engine'den Kubernetes Engine'e basit bir web sunucusunu taşıyacaksınız.

Bu codelab'de Cloud Firestore ve Cloud Functions'ı kullanarak bir skor tablosu oluşturacaksınız.

App Distribution SDK'sı ile en son sürümünüzü test kullanıcılarının kullanımına hızlı bir şekilde sunun. Bu codelab'de, yeni derlemeler çıktığında test kullanıcılarınıza uygulama içi uyarılar gösterecek şekilde bir uygulamayı güncelleyeceksiniz.

Bu codelab'de, örnek bir uygulamaya Firebase Performance Monitoring'i nasıl ekleyeceğinizi ve özelliğin kullanıma sunulması sırasında performansı nasıl ölçeceğinizi öğreneceksiniz.

Altyapının ve Firebase ürünlerinin programatik yapılandırması dahil olmak üzere Firebase projelerini oluşturmak ve yönetmek için Terraform'u kullanın.

Uygulamanızın en yeni sürümünü test kullanıcılarına edinin' ellerinizi çabuk tutun. Dalgalar

Arka uç hizmetlerinizi korumak ve Firebase hizmetlerine gönderilen isteklerin gerçek uygulamanızdan geldiğini doğrulamak için App Attest ile Firebase Uygulama Kontrolü 'nü kullanabilirsiniz. Kota sınırlarına ulaşmamak için genellikle kullanıcıların

Firebase Uygulama Kontrolü, isteklerin meşru uygulama ve cihazlardan gelmesini sağlayarak arka uç kaynaklarınızı faturalandırma sahtekarlığı ve kimlik avı gibi kötüye kullanıma karşı korumaya yardımcı olur. Kaynaklarınızı güvende tutmak için hem

App Distribution Android SDK'sı ile en son sürümünüzü test kullanıcılarının kullanımına hızlı bir şekilde sunun. Bu codelab'de, yeni sürümler kullanıma sunulduğunda test kullanıcılarınıza uygulama içi bildirimler göstermek üzere bir uygulamayı güncelleyeceksiniz.

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

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

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

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

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

Bu codelab'de, BigQuery'de bölümlendirme ve kümelemeyi anlamak için BigQuery web kullanıcı arayüzünü kullanacaksınız.

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

Android ve iOS için Firebase SDK'larını biliyor olabilirsiniz, ancak bununla ilgili bir C++ Yalnızca platformlar arası oyunlar için tasarlanmış SDK mı? Bu çalıştayda, S++ CMake aracılığıyla bir Android projesine SDK ekleyin, oyununuzu iyileştirmeye yardımcı olacak bazı temel analizleri ekleyin ve geri bildirim toplamaya başlamak için bunu arkadaşlarınız ve test kullanıcılarınızla paylaşın.

Bu codelab'de, kullanıcıların makbuzdaki giderleri Gmail'den ayrılmadan bir Google E-Tablosuna kolayca eklemesine olanak tanıyan bir Gmail eklentisi tasarlayıp uygulayacaksınız.

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

Bu codelab'de, Google Cloud Storage'a yüklenen PDF belgelerini özetlemek için Vertex AI modellerini kullanan mevcut bir Jump Start Çözümü olan AI Özetleme'yi inceleyeceğiz. Gemini Code Assist'i anlamak ve çözüme yeni işlevler eklemek için kullanacağız.

Bu codelab'de, mevcut hizmetleriniz için Sentetik İzleme Testleri yazmak amacıyla Yazmama yardım et özelliğini nasıl kullanacağınızı inceleyeceğiz.

Bu codelab'de farklı perakende fiyatlarının etkisini analiz etmek ve ürünlerin fiyatını optimize etmek için bilinçli kararlar almak amacıyla Dataprep, BigQuery ve Looker'dan nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz.

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

Bu eğiticide, Secret Manager'ı Python ile kullanmayı öğreneceksiniz.

Bu laboratuvarda, İsteğe Bağlı Bileşenler ve Bileşen Ağ Geçidi kullanarak Cloud Dataproc'ta Apache Spark ve Jupyter Not Defteri'nin nasıl kurulacağı anlatılmaktadır.

Spring Resource soyutlaması ile Cloud Storage'daki dosyalara nasıl erişeceğinizi öğrenin.

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

Bu codelab'de CSV biçimindeki sağlık hizmetleri verilerini Cloud Data Fusion'ı kullanarak gerçek zamanlı olarak BigQuery'ye yüklemek için bir veri kullanımı kalıbı uygulayacağız.

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

OpenTelemetry, iz ve metriklerde sistem gözlemlenebilirliği için endüstri standardıdır. Bu oturumda, OpenTelemetry kullanarak uygulama metriklerinin nasıl kullanılacağı ve bunların Cloud Monitoring ve diğer izleme araçlarında nasıl kullanılacağı ile ilgili bilgiler paylaşılır.

Bu codelab'de, Firebase Cloud Messaging ile iOS uygulamalarına push bildirimleri ekleyeceksiniz.

Bu kod laboratuvarında, bir kitap rafını ve kitaplarını sunmak için Google Cloud'un sunucusuz çözümlerine ek olarak bir Web API'si geliştireceksiniz. Örnek verileri içe aktarmak için bir Cloud Functions işlevi, yeniden kullanılabilir bir arka uç Web API'si sunmak için bir Cloud Run container'ı ve kitap kitaplığına göz atmanızı sağlayacak bir web ön ucu sunmak için bir App Engine web uygulaması oluşturacaksınız.

Bu codelab'de örnek bir uygulama geliştirecek ve Firebase Performance Monitoring ile yükleme süresini ve ekran oluşturmayı nasıl ölçeceğinizi öğreneceksiniz.

This codelab is intended to help you understand how to create your first 3D Map using Photorealistic 3D Maps in Maps JavaScript. You will learn the basics about loading the right components of the Maps Javascript API, displaying your first 3D Map and

This tutorial explores how to add and style 3D markers in your application. You'll also learn how to animate your application by flying to and around specific locations. This tutorial builds on the concepts covered in the first codelab. If you

This codelab teaches you how get started using Google Maps Platform for building iOS apps in Swift. You'll build an iOS app that does the following: To complete this codelab, you need the following accounts, services, and tools: For the enablement

This codelab teaches you how to use the Maps SDK for iOS with SwiftUI. For the following enablement step, enable Maps SDK for iOS. If you do not already have a Google Cloud Platform account and a project with billing enabled, please see the Getting

In this codelab, you learn everything that you need to get started with the vis.gl/react-google-map library for the Google Maps JavaScript API, which lets you add a Google map to a React app. You learn how to get set up, load the Maps JavaScript API,

In this codelab you’ll learn how to create a simple navigation app using Google Maps Platform Navigation SDK.

In this codelab you’ll learn how to create a simple navigation app using Google Maps Platform Navigation SDK.

In this codelab, you’ll learn how to build a chat app to poll a space.

Maps can be a very powerful tool when visualizing the patterns in a dataset that are related to location in some way. This relation could be the name of a place, a specific latitude and longitude value, or the name of an area that has a specific

In this codelab you'll learn everything you need to get started using Google Maps Platform for building iOS apps in Objective-C. You'll learn all the basics from getting set up to loading the Maps SDK for iOS, displaying your first map, working with

Imagine you have many places to put on a map and you want users to be able to see where these places are and identify which place they want to visit. Common examples of this include: In this codelab, you will create a locator that draws from a live

This codelab teaches you how to integrate the Places SDK for Android with your app and use each of the Places SDK features. To complete this codelab, you'll need the following accounts, services, and tools: For the enablement step below, enable the

Learn to enhance your Action with features that keep users coming back to it.

Learn how to use the Spreadsheet service in Apps Script to chart and present a set of data.

In this codelab, you’ll add code to an Android app to call a Vision API Product Search backend so that the app users can search for products using images.

In this code lab, you learn how to create a Google Chat

Learn to build a location-based web app using the Maps JavaScript API and PLaces Library to perform a Nearby Search.

Learn Apps Script basics to improve your Google Sheets experience.

Before you begin coding, there are a few prerequisites that you'll need to set up. This tutorial uses Apple's Xcode tool, along with the Objective-C language to create a simple iOS application that runs in an emulator. You don't need a physical

This codelab teaches you how to use data from Google Maps Platform to display nearby places in augmented reality (AR) on Android. This codelab uses Android 10.0 (API level 29) and requires that you have Google Play services installed in Android

Learn how to read, write, and manipulate data in Google Sheets with the Apps Script Spreadsheet service.

In this codelab, you will use Producer Portal to integrate a basic SaaS solution with the Google Cloud Marketplace Procurement API.

In this codelab, you’ll learn how to build a product image search backend using Vision API Product Search, and how to create an API key to call the backend from mobile apps.

Whether you are embarking on a road trip, planning your daily commute, or navigating a bustling city, getting from point A to point B is more than just knowing where you want to go. A reliable route generation tool is essential. With Google Maps

In this codelab, you learn everything you need to get started using Google Maps Platform for the web. You learn all the basics, from getting set up to loading the Maps JavaScript API, displaying your first map, working with markers and marker

Learn how to use the Google Maps Platform Maps and Places SDKs for Android to present users with a list of possible Places to identify their locations.

This codelab teaches you how to integrate Maps SDK for Android with your app and use its core features by building an app that displays a map of mountains in Colorado, USA, using various types of markers. Additionally, you'll learn to draw other

This codelab teaches you how to use the WebGL-powered features of the Maps JavaScript API to control and render on the vector map in three dimensions. This codelab assumes you have intermediate knowledge of JavaScript and the Maps JavaScript API. To

Learn how to employ data manipulation, custom menus, and public API data retrieval with Apps Script to improve your Sheets experience.

In this codelab, we’ll explore the Vision, Speech-to-Text, Translation and Natural Language APIs. At the end, we’ll use these APIs to analyse audio recordings and map them to relevant images.

One of the most common features of a website is displaying a Google map that highlights one or more locations for a business, establishment, or some other entity with a physical presence. How these maps are implemented can vary greatly depending on

This codelab teaches you how to create a high-volume geospatial data visualization using the Maps JavaScript API and deck.gl, an open-source, WebGL-accelerated, data-visualization framework. If you haven't used Google Maps Platform before, follow

This codelab teaches you how to integrate Maps SDK for Android with your app and use its core features by building an app that displays a map of bicycle shops in San Francisco, CA, USA. For the following enablement step, you need to enable Maps SDK

Learn how to format your spreadsheet data with Apps Script.

In this codelab, you’ll build a knowledge-driven chat application designed to answer customer questions, guide product discovery, and tailor search results for an ecommerce dataset

In this codelab you’ll learn the basics of single-sign on embedding with Looker.