Muhammad Enzi Muzakki
Date d'abonnement : 2025
Date d'abonnement : 2025
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.
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 Vertex AI Agent Engine sous la forme d'un flux agentif géré, où les décisions concernant l'infrastructure et le scaling des ressources seront traitées par Agent Engine. 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.
This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
Conçu pour les développeurs de tous niveaux, ce cours vous présente les principales caractéristiques et fonctionnalités de Gemini Code Assist, un assistant de développement d'applications optimisé par l'IA pour Google Cloud. Des suggestions de code intelligentes à la saisie semi-automatique, en passant par la détection d'erreurs en temps réel et l'aide à la refactorisation, vous découvrirez comment Gemini Code Assist peut améliorer considérablement votre productivité et la qualité de votre code. Il vous fera également gagner un temps précieux pour que vous puissiez vous concentrer sur des tâches plus productives et agréables.
This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.
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.
Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.
Terminez le cours d'introduction Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage badge de compétence dans les domaines suivants : Utiliser des API pour travailler avec des ressources Cloud Storage, y compris l'API Cloud Storage.
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.
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.
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.
Terminez le cours d'introduction La surveillance dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser les outils Cloud Monitoring pour surveiller les ressources sur Google Cloud.
Terminez le cours d'introduction Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la surveillance des machines virtuelles dans Compute Engine, l'utilisation de Cloud Monitoring pour la supervision multiprojet, l'extension des fonctionnalités de surveillance et de journalisation à Cloud Functions, la création et l'envoi de métriques d'application personnalisées, et la configuration d'alertes Cloud Monitoring en fonction de ces métriques personnalisées.
Terminez le cours intermédiaire Atténuer les menaces et les failles avec Security Command Center pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : prévenir et gérer les menaces environnementales, identifier et atténuer les failles des applications, et répondre aux anomalies de sécurité.
Obtenez un badge de compétence en suivant le cours 'Démarrer le développement d'applications avec Gemini Code Assist', dans lequel vous apprendrez à exploiter la puissance de l'assistant IA de codage de Google.
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.
Terminez le cours intermédiaire Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'utilisation de requêtes multimodales pour extraire des informations de données textuelles et visuelles, la génération d'une description vidéo et la récupération d'informations qui ne sont pas incluses dans une vidéo en utilisant la multimodalité avec Gemini ; la création de métadonnées de documents contenant du texte et des images, la collecte de tous les éléments de texte pertinents, et l'impression de citations à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval Augmented Generation) multimodale avec Gemini.
Terminez le cours intermédiaire Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'attribution de rôles avec Identity and Access Management (IAM) ; la création et la gestion de comptes de service ; l'activation d'une connectivité privée sur les réseaux de cloud privé virtuel (VPC) ; la restriction de l'accès aux applications avec Identity-Aware Proxy ; la gestion des clés et des données chiffrées avec Cloud Key Management Service (KMS) ; et la création d'un cluster Kubernetes privé.
Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur sur Cloud Run pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'intégration de Cloud Run à Cloud Storage pour la gestion des données, la conception de systèmes asynchrones résilients à l'aide de Cloud Run et Pub/Sub, la construction de passerelles API REST reposant sur Cloud Run, et la création et le déploiement de services sur Cloud Run.
Obtenez le badge de compétence de niveau Débutant en suivant le cours Configurer des comptes de service et des rôles IAM pour Google Cloud. Vous y découvrirez les comptes de service, les rôles personnalisés et comment définir des autorisations à l'aide de gcloud.
Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'analyse d'images et de vidéos pour améliorer la création de contenu, et l'application de techniques d'appel de fonction dans l'API Gemini. Découvrez comment exploiter des techniques Gemini avancées et étendre les capacités de vos projets optimisés par l'IA, et explorez le fonctionnement de la génération de contenu multimodal.
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.
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.
Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Google Cloud Compute : principes de base, où vous apprendrez à utiliser des machines virtuelles (VM), des disques persistants et des serveurs Web à l'aide de Compute Engine.
Obtenez le badge de compétence de niveau débutant "Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen" pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : reconnaissance d'image, traitement du langage naturel, génération d'images à l'aide des puissants modèles Gemini et Imagen de Google, et déploiement d'applications sur la plate-forme Vertex AI.
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.
Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre. À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques. Les cours doivent être suivis dans cet ordre : 1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing 2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud Ce premier cours offre une vue d’ensemble du cloud computing, des façons d’utiliser Google Cloud et des différentes options de calcul.
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.
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.
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.
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December Trivia Week 4 badge!
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.
Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les participants s'entraîneront à utiliser l'ingestion en flux continu de Vertex AI Feature Store au niveau du SDK.
Ce cours présente des points importants au sujet de la confidentialité et de la sécurité de l'IA. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place des pratiques recommandées de confidentialité et de sécurité de l'IA à l'aide de produits Google Cloud et d'outils Open Source.
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 3! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December Trivia Week 3 badge!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December Trivia Week 2 badge!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December Trivia Week 1 badge!
Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
Specifically designed for healthcare professionals, this course demystifies generative AI, the latest breakthrough in artificial intelligence, and the large language models (LLMs) that drive it. Discover real-world applications of generative AI in healthcare settings and master the art of crafting effective prompts tailored to your goals.
Ce cours présente le concept d'IA responsable et les principes associés. Il met en avant des techniques permettant d'identifier des données équitables ou biaisées, et de limiter les biais lors de l'utilisation de l'IA/du ML. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place de bonnes pratiques d'IA responsable à l'aide des produits Google Cloud et des outils Open Source.
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the November Trivia Week 4 badge!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November Week 3! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the November Trivia Week 3 badge!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the November Trivia Week 2 badge!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the November Trivia Week 1 badge!
Les applications d'IA générative peuvent créer de nouvelles expériences utilisateur qu'il était quasiment impossible d'obtenir avant l'invention des grands modèles de langage (LLM). En tant que développeur d'applications, comment pouvez-vous utiliser l'IA générative pour créer des applications interactives et performantes sur Google Cloud ? Dans ce cours, vous allez découvrir les applications d'IA générative, et comment vous pouvez utiliser la conception de requêtes et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des applications performantes à l'aide de LLM. Vous allez vous familiariser avec une architecture prête pour la production qui peut être utilisée pour les applications d'IA générative, et vous allez créer une application de chat basée sur des LLM et sur le RAG.
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.
Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
Nearly 1 in 3 people worldwide already use AI chatbots in their daily lives, and more than 90% of companies are exploring generative AI for work and learning. In this challenge, you’ll chat with bots that can talk about movies and music, and help you practise French, Spanish, Hindi, Mandarin, and Portuguese. You’ll also explore AI study partners designed for cloud roles like architect, engineer, and digital leader. These labs show how AI can make learning easier, more interactive, and a lot more fun.
Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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.
Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the October Trivia Week 4 badge!
Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 3! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the October Trivia Week 3 badge!
Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the October Trivia Week 2 badge!
Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the October Trivia Week 1 badge!
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.
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.
Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Dataproc, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.
Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différentes technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
Get hands-on with building apps using Flutter, Dart, and AppSheet, and automate tasks with Document AI and Python. Learn to validate infrastructure with Terraform, monitor performance using Prometheus, and process data with Dataproc. You’ll also explore enterprise tools like Media CDN, Neo4j, and SAP integration while earning an exclusive Google Cloud Credential!
Cloud roles are evolving fast—and staying future-ready means knowing more than just code. According to industry reports, over 70% of cloud professionals now work across app development, data engineering, and network management. This challenge is designed to equip you with skills across all three. You'll build dynamic apps with Flutter and Node.js, work with modern data tools like Firestore, LookML, and Cloud SQL, and strengthen your networking fundamentals with Cloud NAT, HA-VPN, and Private Google Access. There’s even a hands-on intro to machine learning with TensorFlow. These are the skills that don’t just meet today’s demands—they prepare you for what’s next!
Over 90% of enterprises now rely on APIs to accelerate innovation and deliver intelligent digital experiences. In this lab challenge, you'll build and deploy intelligent apps using Flutter, Java, and Kubernetes. Integrate speech and image recognition with Cloud ML APIs, streamline delivery with Jenkins on GKE, and manage access securely with Vault. You'll also automate infrastructure with Terraform and steer traffic using Cloud DNS. A hands-on path to smarter, scalable cloud solutions, and an exclusive Google Cloud Credential.
Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification afin de devenir ingénieur professionnel en machine learning (PMLE, Professional Machine Learning Engineer). Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.