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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Kunakorn Pruksakorn

Date d'abonnement : 2026

Ligue d'Or

5665 points
Améliorer les capacités du modèle Gemini Earned avr. 9, 2026 EDT
Agent Assist and its Gen AI Capabilities Earned avr. 7, 2026 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit Earned avr. 7, 2026 EDT
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script Earned avr. 7, 2026 EDT
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA Earned avr. 7, 2026 EDT
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery Earned avr. 7, 2026 EDT
Recherche vectorielle et embeddings Earned avr. 6, 2026 EDT
Déployer des architectures multi-agents Earned avr. 4, 2026 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI Earned avr. 4, 2026 EDT
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA Earned avr. 3, 2026 EDT
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions Earned avr. 3, 2026 EDT
Gemini pour les ingénieurs en sécurité Earned avr. 2, 2026 EDT
Gemini pour les ingénieurs réseau Earned avr. 2, 2026 EDT
Gemini pour les ingénieurs en DevOps Earned avr. 2, 2026 EDT
Gemini pour les architectes cloud Earned avr. 2, 2026 EDT
Créer des agents d'IA générative avec Vertex AI et Flutter Earned avr. 2, 2026 EDT
Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery Earned avr. 2, 2026 EDT
Gemini pour les développeurs d'applications Earned avr. 2, 2026 EDT
Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery Earned avr. 2, 2026 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML Earned avr. 2, 2026 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML Earned avr. 1, 2026 EDT
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI Earned avr. 1, 2026 EDT

Validez le cours intermédiaire Améliorer les capacités du modèle Gemini pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : utiliser les fonctionnalités avancées des modèles Gemini, y compris la génération et l'exécution de code, l'ancrage, la génération de contenu contrôlée, et la création de données synthétiques, afin de développer des applications d'IA plus puissantes et sophistiquées.

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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.

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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.

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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.

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L'intelligence artificielle (IA) offre des possibilités de transformation, mais elle présente également de nouveaux enjeux de sécurité. Ce cours apporte aux responsables de la sécurité et de la protection des données des stratégies pour gérer l'IA de façon sécurisée dans leurs organisations. Découvrez un framework pour identifier et atténuer de manière proactive les risques spécifiques à l'IA, protéger les données sensibles, assurer la conformité et construire une infrastructure d'IA résiliente. Choisissez des cas d'utilisation dans quatre secteurs d'activité différents pour savoir comment ces stratégies s'appliquent dans des scénarios réels.

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Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.

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Avec ce cours, explorez les technologies de recherche, les outils et les applications optimisés par l'IA. Découvrez la recherche sémantique, qui utilise les embeddings vectoriels (ou "plongements vectoriels"), la recherche hybride, qui combine les approches sémantique et par mots-clés, et la génération augmentée par récupération (RAG), qui réduit les hallucinations générées par l'IA en agissant comme un agent ancré. Enfin, acquérez une expérience pratique de Vertex AI Vector Search afin de créer votre moteur de recherche intelligent.

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Terminez le cours avancé Déployer des architectures multi-agents pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : créer des systèmes multi-agents avec ADK, connecter des agents avec le protocole A2A (Agent-to-Agent), intégrer des outils externes à l'aide du protocole MCP (Model Context Protocol) et déployer une solution multi-agents complète sur Agent Engine.

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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Vertex AI. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets.

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Ce cours passe en revue les fonctionnalités de sécurité essentielles de Model Armor et vous prépare à utiliser le service. Vous découvrirez les risques de sécurité associés aux LLM et comment Model Armor protège vos applications d'IA.

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Obtenez le badge de compétence Débutant en suivant le cours Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions, dans lequel vous apprendrez à utiliser les fonctions Cloud Run via la console Google Cloud et la ligne de commande.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à sécuriser votre environnement et vos ressources cloud. Vous apprendrez à déployer des exemples de charges de travail dans un environnement Google Cloud, puis à identifier et à corriger les erreurs de configuration de la sécurité avec Gemini. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore votre stratégie de sécurité dans le cloud. Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs réseau à créer, mettre à jour et gérer des réseaux VPC. Vous apprendrez comment demander à Gemini de vous fournir des conseils spécifiques pour vos tâches de gestion de réseaux, que vous ne pourriez pas obtenir avec un moteur de recherche. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini permet d'utiliser plus facilement les réseaux VPC Google Cloud. Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs à gérer l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini de trouver et comprendre les journaux d'application, de créer un cluster GKE et d'étudier comment créer un environnement de compilation. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow DevOps. Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE. Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.

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Dans ce cours, vous allez apprendre à développer une application à l'aide de Flutter, le kit d'interface utilisateur portable de Google, et à y intégrer Gemini, la famille de modèles d'IA générative de Google. Vous allez également utiliser Vertex AI Agent Builder, la plate-forme de Google pour développer et gérer des agents d'IA et des applications.

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Validez le cours intermédiaire Effectuer une analyse prédictive des données dans BigQuery pour recevoir un badge attestant de vos compétences dans les domaines suivants : créer des ensembles de données dans BigQuery en important des fichiers CSV et JSON ; utiliser des concepts d'analyse SQL sophistiqués dans BigQuery, y compris utiliser BigQuery ML pour entraîner un modèle de prédiction de buts à partir de données de rencontres de football et évaluer le caractère exceptionnel des buts marqués lors de la Coupe du monde.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer du code, de recommander des services Google Cloud et de générer du code pour vos applications. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de développement d'applications. Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.

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Terminez le cours intermédiaire Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser Gemini dans BigQuery pour générer et déboguer des requêtes SQL, effectuer une analyse des sentiments, résumer du texte et identifier des mots clés, générer des embeddings, créer un pipeline de RAG (génération augmentée par récupération), et implémenter la recherche vectorielle multimodale.

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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.

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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.

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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI. Dans ce cours, vous allez apprendre à extraire, traiter et capturer des données à l'aide de Document AI.

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