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Sukanya K
Date d'abonnement : 2023
Ligue d'Or
8688 points
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK)
Earned oct. 31, 2025 EDT
Déployer des systèmes multi-agents avec Gemini Enterprise Agent Platform
Earned oct. 30, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned oct. 29, 2025 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned oct. 28, 2025 EDT
Supervised Fine-tuning for Gemini
Earned oct. 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Model evaluation on Vertex AI
Earned oct. 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service
Earned oct. 22, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned oct. 22, 2025 EDT
Implement Hybrid Search
Earned oct. 21, 2025 EDT
Implement RAG with Gemini platform
Earned oct. 21, 2025 EDT
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned oct. 21, 2025 EDT
Understand and Respond to Media
Earned oct. 16, 2025 EDT
Edit images with Imagen
Earned oct. 15, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models
Earned oct. 15, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned oct. 15, 2025 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform
Earned oct. 6, 2025 EDT
[DEPRECATED] Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models
Earned oct. 6, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned sept. 30, 2025 EDT
Empower Gen AI Apps with Tool Use
Earned sept. 30, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models
Earned sept. 29, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models
Earned sept. 29, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned mars 24, 2025 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned mars 12, 2025 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned mars 12, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned jan. 27, 2025 EST
[DEPRECATED] Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals
Earned jan. 24, 2025 EST
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned jan. 23, 2025 EST
Principes de base de BigQuery pour les utilisateurs professionnels d'Oracle
Earned août 28, 2023 EDT
Principes de base de BigQuery pour les utilisateurs professionnels de Snowflake
Earned août 28, 2023 EDT
Principes de base de BigQuery pour les utilisateurs professionnels de Redshift
Earned août 28, 2023 EDT
Principes de base de BigQuery pour les utilisateurs professionnels de Teradata
Earned août 28, 2023 EDT
In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.
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Dans ce cours, vous utiliserez Google Agent Development Kit pour créer des systèmes multi-agents complexes. Vous développerez des agents équipés d'outils qui pourront interagir sur la base de flux et de relations parent-enfant. Vous allez exécuter vos agents en local et les déployer sur Agent Runtime de Gemini Enterprise Agent Platform sous la forme d'un flux agentique géré, où les décisions concernant l'infrastructure et le scaling des ressources seront traitées par Agent Runtime.
Veuillez noter que ces ateliers sont basés sur une version préliminaire du produit. Les mises à jour ne seront peut-être pas immédiatement reflétées dans le contenu.
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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency.
This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.
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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.
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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.
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Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production.
Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.
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Learn how to create Hybrid Search applications using Vector Search on Gemini platform to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.
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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Gemini platform APIs, vector stores, and the LangChain framework.
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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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Explore a variety of techniques for using Gemini to understand image, audio, video, and live-streaming media. You will discover how meaningful information can be extracted from each of these forms of media to use in media-rich applications.
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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.
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Model Garden on Gemini platform is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.
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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.
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Model tuning is an effective way to customize large models to your tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. Model tuning provides benefits such as higher quality results for your specific tasks and increased model robustness. You learn some of the tuning options available in Vertex AI and when to use them.
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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"
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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.
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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models
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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.
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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour transformer leurs processus métier.
Ce cours fait partie du parcours de formation "Cloud Digital Leader". Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants et investir dans de nouveaux produits et services. Ce cours aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.
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Welcome to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series.
In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Agent Platform 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 Agent Platform. 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 aborde les principes de base de BigQuery pour les professionnels qui connaissent les entrepôts de données cloud basés sur SQL dans Oracle et qui souhaitent commencer à travailler dans BigQuery. Grâce à des contenus de cours interactifs et des ateliers pratiques, vous apprendrez à provisionner des ressources, à créer et à partager des assets de données, à ingérer des données et à optimiser les performances des requêtes dans BigQuery. En vous appuyant sur vos connaissances d'Oracle, vous découvrirez également les similitudes et les différences entre Oracle et BigQuery pour faciliter votre prise en main des entrepôts de données dans BigQuery.
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Ce cours aborde les principes de base de BigQuery pour les professionnels qui connaissent les entrepôts de données cloud basés sur SQL dans Snowflake et qui souhaitent commencer à travailler dans BigQuery. Grâce à des contenus de cours interactifs et des ateliers pratiques, vous apprendrez à provisionner des ressources, à créer et à partager des ressources de données, à ingérer des données et à optimiser les performances des requêtes dans BigQuery. En vous appuyant sur vos connaissances de Snowflake, vous découvrirez également les similitudes et les différences entre Snowflake et BigQuery pour faciliter votre prise en main des entrepôts de données dans BigQuery.
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Ce cours aborde les principes de base de BigQuery pour les professionnels qui connaissent les entrepôts de données cloud basés sur SQL dans Redshift et qui souhaitent commencer à travailler dans BigQuery. Grâce à des contenus de cours interactifs et des ateliers pratiques, vous apprendrez à provisionner des ressources, à créer et à partager des assets de données, à ingérer des données et à optimiser les performances des requêtes dans BigQuery. En vous appuyant sur vos connaissances de Redshift, vous découvrirez également les similitudes et les différences entre Redshift et BigQuery pour faciliter votre prise en main des entrepôts de données dans BigQuery.
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Ce cours aborde les principes de base de BigQuery pour les professionnels qui connaissent les entrepôts de données cloud basés sur SQL dans Teradata et qui souhaitent commencer à travailler dans BigQuery. Grâce à des contenus de cours interactifs et des ateliers pratiques, vous apprendrez à provisionner des ressources, à créer et à partager des éléments de données, à ingérer des données et à optimiser les performances des requêtes dans BigQuery. En vous appuyant sur vos connaissances de Teradata, vous découvrirez également les similitudes et les différences entre Teradata et BigQuery, ce qui vous aidera à prendre en main des entrepôts de données dans BigQuery.
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