AI adalah akronim yang sering digunakan secara bergantian untuk mewakili berbagai jenis teknologi di lapangan, termasuk machine learning, model bahasa besar, AI generatif, dan banyak lagi. Di sini Anda akan menemukan referensi yang dibuat untuk memahami AI sekarang, di web.

Memulai penggunaan AI

Memahami dasar-dasar dan definisi berbagai teknologi baru, yang sering disebut sebagai AI.
Baca dokumen
Sebagai praktisi web, kita harus membuat teknologi baru dengan penuh pertimbangan dan penuh tanggung jawab.
Baca dokumen
Temukan teknik untuk mendapatkan hasil kontekstual dari AI generatif, dalam skala besar.
Baca dokumen

Gemini

Pelajari cara mengakses Gemini API di web, dengan Google AI JavaScript SDK.
Mulai Menggunakan Node.JS
Gemini 1.5 Pro dapat melakukan tugas pemecahan masalah yang lebih relevan di blok kode yang lebih panjang.
Tonton di YouTube
Pelajari contoh perintah dan kode untuk Google AI Gemini API dan Vertex AI API.
Eksplorasi

Tonton untuk Belajar

Tonton video ini untuk mempelajari dasar-dasar AI dan menemukan TensorFlow JS.
Pengantar ini ditujukan untuk praktisi materi iklan, developer web, dan praktisi JavaScript yang tertarik menggunakan machine learning dalam project atau ide mereka berikutnya.
Tonton di YouTube
Pelajari dasar-dasar dan definisi beberapa jargon yang paling sering digunakan di industri ini, dan apa yang sebenarnya mereka rujuk.
Tonton di YouTube
Menggunakan model terlatih dapat memungkinkan Anda membuat prototipe ide lebih cepat. Dalam beberapa kasus, Anda dapat menggunakan model ini dalam produksi.
Tonton di YouTube

AI di Chrome

Temukan dokumentasi dan update Chrome seputar WebGPU dan alat AI lainnya.
Baca dokumen
"WebGPU lebih dari sekadar teknologi web. Ini adalah ekosistem berkembang yang berpusat pada teknologi inti."
"Jika WebGPU tidak dapat dioperasikan atau tidak berfungsi sesuai harapan di browser Chrome, temukan langkah-langkah yang jelas untuk menyelesaikan masalah jika memungkinkan."
"Uji model AI berbasis browser sisi klien di lingkungan browser sebenarnya, sekaligus agar skalabel, dapat diotomatiskan, dan dalam penyiapan hardware standar yang dikenal."
"Menyiapkan lingkungan pengujian yang konsisten dengan GPU bisa jadi lebih sulit dari yang diperkirakan. Lihat masalah yang kami hadapi dan cara kami menyelesaikannya, sehingga Anda dapat meningkatkan performa aplikasi Anda."