Tarun Jindal
Date d'abonnement : 2026
Ligue de Diamant
6613 points
Ajouter des capacités aux agents à l'aide d'outils
Earned août 25, 2026 EDT
Gérer la mémoire et l'état des agents
Earned août 24, 2026 EDT
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned août 18, 2026 EDT
Stratégie agentique : découverte, conception et prototype
Earned août 17, 2026 EDT
Prendre votre envol avec Google Antigravity : créer un jeu vidéo avec l'IA
Earned août 16, 2026 EDT
Déployer des architectures multi-agents
Earned juil. 31, 2026 EDT
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned juil. 30, 2026 EDT
Extraire des insights avec NotebookLM
Earned juil. 26, 2026 EDT
Accélérer l'échange de connaissances avec Gemini Enterprise
Earned juil. 25, 2026 EDT
Comprendre les agents Google Cloud
Earned juil. 21, 2026 EDT
Présentation de Gemini Enterprise
Earned juin 30, 2026 EDT
Optimiser le comportement des agents
Earned juin 29, 2026 EDT
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
Earned juin 8, 2026 EDT
Agents : principes de base
Earned juin 7, 2026 EDT
Créer des agents IA avec des bases de données d'entreprise
Earned mai 29, 2026 EDT
Vous avez créé des agents dotés d'une configuration avancée. Donnez-leur maintenant des capacités concrètes. Fournissez-leur des outils permettant de faire des recherches sur le Web, d'exécuter du code, d'interroger des bases de données et d'effectuer des actions personnalisées.
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Vous avez créé des agents LLM de base qui répondent aux requêtes. Nous allons maintenant en faire des agents avec état. Utilisez l'état de session pourconcevoir des agents capables de conserver le contexte, de mémoriser les préférences de l'utilisateur et d'offrir des expériences personnalisées.
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Terminez le cours intermédiaire Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK) pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : formuler des problèmes concrets de recherche sur les modèles de langage, créer un tokenizer simple, préparer un ensemble de données pour entraîner un modèle de langage Transformer, exécuter la boucle d'entraînement d'un petit modèle de langage.
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Entrez dans l'avenir avec Stratégie agentique : découverte, conception et prototype. Ce cours vous permet de maîtriser le framework de transformation de l'IA agentique de Google et de passer des chatbots à des collaborateurs autonomes. À travers un cas d'utilisation dans le secteur du commerce, vous apprendrez à quantifier la valeur métier, à prioriser vos projets d'IA, à cartographier les parcours utilisateur critiques et à créer des prototypes fonctionnels à l'aide d'outils sans code tels que Google AI Studio et Gemini Enterprise. Ce cours offre aux dirigeants d'entreprise et aux responsables techniques une feuille de route solide, indispensable pour mener leur organisation vers l'ère de l'IA agentique.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer des logiciels à une vitesse fulgurante en orchestrant des agents dans Google Antigravity. Ce cours pratique vous accompagnera d'abord dans l'installation et la prise en main d'Antigravity. Vous allez ensuite activer des services pour les applications que vous créez avec Antigravity à l'aide de Firebase. Enfin, vous allez créer un jeu vidéo, Voyager, en demandant aux agents d'Antigravity de travailler en parallèle.
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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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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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Dans ce cours, vous allez découvrir comment centraliser diverses sources, comme des PDF, des pages Web et même des fichiers audio, dans un espace de travail unique et intelligent. Vous apprendrez à "discuter" avec vos documents pour trouver des informations spécifiques, à générer des résumés instantanés et à vérifier les réponses grâce à des citations basées sur l'IA.
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Combinez l'expertise de Google dans les domaines de la recherche et de l'IA grâce à Gemini Enterprise. Cet outil puissant est conçu pour aider les collaborateurs à trouver des informations précises dans des documents stockés, des e-mails, des conversations, des systèmes de suivi des demandes et d'autres sources de données, le tout grâce à une simple barre de recherche. L'assistant Gemini Enterprise peut également les aider à trouver des idées, faire des recherches, résumer des documents et exécuter des tâches comme inviter des collègues à un événement d'agenda pour faciliter la collaboration et l'exploitation des connaissances.
(Veuillez noter que Gemini Enterprise s'appelait auparavant Google Agentspace ; il se peut donc que ce cours contienne des références à l'ancien nom du produit.)
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Ce cours fournit une présentation complète des plates-formes d'agents de Google Cloud, comme Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Conversational Agents et Agent Development Kit. Les participants comprendront les capacités uniques de chaque offre, apprendront à identifier la solution optimale pour chaque cas d'utilisation et acquerront les bases nécessaires à la création d'applications de recherche et de chat.
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Ce cours présente Gemini Enterprise, une plate-forme puissante qui rassemble des agents IA, la recherche d’entreprise, NotebookLM et un accès intelligent aux données pour résoudre les défis organisationnels. À travers des exemples concrets et une exploration pratique, les participants pourront lier les capacités de Gemini Enterprise à des besoins métiers réels, décrire son architecture et expliquer comment il gère l'accès aux données et la confidentialité entre les différents rôles.
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Vous avez créé votre premier agent. Il est maintenant temps de passer à l'étape suivante. Dans ce cours, vous développerez vos compétences en apprenant à transformer un agent IA simple en un assistant sophistiqué et précis, grâce à des instructions avancées, à une sélection de modèles, à des capacités de planification et à des modèles de sortie structurés.
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Mettez en pratique vos connaissances sur les agents en créant, configurant et exécutant votre premier agent IA à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Dans ce cours pratique, vous configurerez un environnement de développement ADK complet, créerez des agents avec du code Python et une configuration YAML, et les exécuterez sur plusieurs interfaces. Vous découvrirez également les paramètres essentiels qui définissent le comportement de l'agent, en appliquant dans du code fonctionnel ce que vous avez appris dans le cours 1.
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Ce cours présente les principes de base des agents IA et explore les cas où ils apportent une réelle valeur. Il fournit des bases aux développeurs, aux architectes et aux décideurs techniques qui souhaitent comprendre les systèmes d'IA à travers le prisme du comportement autonome et orienté vers des objectifs.
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Créer des agents IA capables d'exploiter des bases de données d'entreprise à l'aide de MCP Toolbox for Databases. Vous définirez des outils d'interaction sécurisée avec les bases de données et implémenterez des fonctionnalités de requêtage intelligent (en exploitant les embeddings vectoriels et les requêtes structurées).
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