Petr Klimeš
Date d'abonnement : 2026
Ligue d'Argent
11202 points
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations
Earned nov. 3, 2026 EST
Google Threat Intelligence
Earned nov. 3, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned nov. 3, 2026 EST
Introduction Google Security Operations (SOAR)
Earned nov. 3, 2026 EST
Introduction to Google Security Operations (SIEM)
Earned nov. 3, 2026 EST
Ajouter des capacités aux agents à l'aide d'outils
Earned nov. 3, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned nov. 3, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned nov. 3, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive
Earned nov. 3, 2026 EST
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact
Earned nov. 3, 2026 EST
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit
Earned nov. 3, 2026 EST
Customer Experience Agent Studio: Design and Test Solutions
Earned nov. 3, 2026 EST
Google Cloud Agent Governance and Security
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Innovating with Data and Google Cloud
Earned nov. 3, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned nov. 3, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned nov. 3, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned nov. 3, 2026 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned nov. 3, 2026 EST
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model
Earned nov. 3, 2026 EST
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model
Earned nov. 3, 2026 EST
Gérer la mémoire et l'état des agents
Earned nov. 3, 2026 EST
Add Agent Guardrails with Callbacks
Earned nov. 3, 2026 EST
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PCA
Earned nov. 3, 2026 EST
Déployer votre premier agent
Earned nov. 3, 2026 EST
Coordinate Multiple Agents
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Agent Assist et ses capacités d'IA générative
Earned nov. 3, 2026 EST
Créer des agents avec des playbooks génératifs
Earned nov. 3, 2026 EST
AI Boost Bites : Créez votre propre jeu d'arcade rétro
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites : Devenez un "DJ d'ambiance"
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites : Créer le rapport de recrutement universitaire ultime
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites : Des visuels de campagne en un clic
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites : Du croquis à l'application fonctionnelle
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites : Astuces Gemini pour Agenda dans Gmail
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites : Sheets et scripts sans code
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites : Automatiser les tâches avec Gemini et Apps Script
Earned oct. 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets
Earned oct. 16, 2026 EDT
Créer votre première application Gemini Enterprise
Earned oct. 16, 2026 EDT
Agents Enterprise et cas d'utilisation
Earned oct. 16, 2026 EDT
Agents : principes de base
Earned oct. 16, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 15, 2026 EDT
Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors.
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Google Threat Intelligence offre une visibilité inégalée sur les menaces en fournissant aux équipes de sécurité du monde entier des renseignements détaillés sur les menaces au moment opportun. Ce cours porte sur les diverses fonctionnalités de Google Threat Intelligence et sur les façons courantes dont les entreprises utilisent ce produit pour limiter les menaces de manière proactive.
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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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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.
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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.
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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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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.
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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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.
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In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.
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This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions.
As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.
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In this advanced course, you will design, evaluate, deploy, and monitor production-ready AI agents using Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio).
You will apply deterministic design principles, test agents with simulations, and build low-latency voice experiences with Native Audio. You will accelerate development using the CX Agent Studio Model Context Protocol (MCP) server and enterprise connectors. Then, evaluate agent performance with golden test cases and the AI-assisted quality hill climbing process. Finally, deploy your agents across web and telephony channels, configure human escalation, and monitor live conversations using Quality AI in CX Insights.
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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers.
In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.
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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 pour concevoir des agents capables de conserver le contexte, de mémoriser les préférences de l'utilisateur et d'offrir des expériences personnalisées. Transformez des agents sans état en assistants intelligents.
Explorez d'autres contenus du programme Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
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You’ve built capable agents with powerful tools—now ensure they operate safely and reliably. Use callbacks as observation points and control mechanisms. Monitor what’s happening, validate inputs and outputs, implement guardrails, and gain confidence that your agents behave in production.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Professional Cloud Architect.
Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook dans Gemini Notebook, et apprendre à utiliser un guide d'étude pour vous entraîner à passer un examen de certification.
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Dans ce cours, vous apprendrez à déployer des agents ADK sur Vertex AI Agent Engine et Cloud Run.
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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.
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Exploitez tout le potentiel de l'IA générative pour créer des agents intelligents et automatisés. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de développer un agent de datastore capable de répondre instantanément à des questions complexes en extrayant et en synthétisant automatiquement des informations à partir de vos sites Web, documents ou données structurées. Oubliez les FAQ statiques : votre nouvel agent fournit des réponses dynamiques et précises, et affiche même les URL des sources d'origine. Le tout avec une configuration simple et rapide.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer des expériences conversationnelles pour Conversational Agents à l'aide de playbooks génératifs. Vous commencerez par une présentation des playbooks et apprendrez à configurer votre premier playbook. Vous découvrirez également l'importance des tests, ainsi que les enjeux clés de la mise en production, tels que les limites de quotas et l'intégration. Le cours se terminera par une étude de cas qui montre comment utiliser des playbooks pour l'orientation avec l'IA générative.
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Cette vidéo explique comment utiliser un prompt simple dans Gemini Canvas pour créer, personnaliser et partager votre propre jeu, comme un morpion.
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Cette vidéo explique comment utiliser un simple prompt textuel dans Gemini Canvas pour créer un synthétiseur musical entièrement interactif avec des commandes personnalisées et un clavier jouable.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini Deep Research avec des prompts créatifs pour transformer des informations complexes en une analyse amusante et personnalisée, comme un rapport de recrutement sportif et un tableau de tournoi.
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Cette vidéo explique comment utiliser le menu "Créer" de Gemini Canvas pour transformer instantanément un bloc de texte en éléments visuels tels que des infographies et des pages Web.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini Canvas pour transformer un simple dessin d'application en un prototype fonctionnel à l'aide d'une technique appelée "vibe coding".
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini dans Gmail pour gérer votre Google Agenda en posant des questions sur votre planning dans le panneau latéral et en utilisant la fonctionnalité "Ajouter à Agenda" en un clic pour les événements détectés dans les e-mails.
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.
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In this video, you'll learn to use the "Ask Gemini" feature in Google Sheets to manage your data with natural language. You'll see how to ask Gemini to create dropdowns, highlight sales data, create a pivot table, filter by month, and sort by revenue.
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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.
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Cette vidéo explique comment exploiter les fonctionnalités d'IA avancées de Gemini dans Google Sheets pour extraire des données et générer des insights en quelques minutes, sans aucune connaissance technique ni expérience en codage.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini et Apps Script pour automatiser les tâches manuelles dans Google Workspace. Vous allez apprendre à demander à Gemini de générer du code Apps Script qui crée automatiquement des brouillons d'e-mails de rappel dans Google Sheets pour les tâches qui ne sont pas marquées comme terminées. Automatisez votre workflow avec peu ou pas d'expertise technique, libérez du temps pour des tâches plus importantes et éliminez les suivis manuels.
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.
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Créez votre première application Gemini Enterprise ! Connectez diverses sources de données à votre application. Maîtrisez des fonctionnalités avancées telles que les agents de recherche approfondie, l'idéation multi-agent et NotebookLM pour une analyse ciblée.
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Ce cours explique comment les agents IA génèrent un impact commercial. Vous découvrirez ensuite comment Gemini Enterprise vous permet de créer et d'orchestrer les agents adaptés, des solutions no-code au high-code.
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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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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.
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