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Applica le tue competenze nella console Google Cloud

Andrei Flores

Membro dal giorno 2025

Campionato Argento

8433 punti
Build Your First Agent with Agent Development Kit (ADK) Earned feb 26, 2026 EST
Build Agents with Agent Development Kit (ADK) Earned feb 21, 2026 EST
Create Your First Gemini Enterprise Application Earned feb 21, 2026 EST
Enterprise Agents and Use Cases Earned feb 21, 2026 EST
Agent Fundamentals Earned feb 18, 2026 EST
Introduction to AI Agents Earned feb 12, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned gen 4, 2026 EST
Vector Search and Embeddings Earned gen 3, 2026 EST
Introduction to Generative AI Studio - Italiano Earned gen 1, 2026 EST
Create Image Captioning Models - Italiano Earned dic 31, 2025 EST
Transformer Models and BERT Model - Italiano Earned dic 31, 2025 EST
Encoder-Decoder Architecture - Italiano Earned dic 31, 2025 EST
Attention Mechanism - Italiano Earned dic 29, 2025 EST
Prompt Design in Vertex AI Earned dic 29, 2025 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Italiano Earned dic 27, 2025 EST
Gen AI Agents: Transform Your Organization Earned dic 26, 2025 EST
Gen AI Apps: Transform Your Work Earned dic 22, 2025 EST
Gen AI: Navigate the Landscape Earned dic 18, 2025 EST
Gen AI: Unlock Foundational Concepts Earned dic 17, 2025 EST
Gen AI: Beyond the Chatbot Earned dic 17, 2025 EST
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned dic 14, 2025 EST
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned dic 14, 2025 EST
Introduction to Generative AI - Italiano Earned dic 14, 2025 EST
Introduction to Image Generation - Italiano Earned set 9, 2025 EDT

Turn your understanding of agents into practical reality by building, configuring, and running your first AI agent using Google’s Agent Development Kit (ADK). In this hands-on course, you’ll set up a complete ADK development environment, create agents with both Python code and YAML configuration, and run them through multiple interfaces. You’ll also learn the core parameters that define agent behavior, taking what you learned in course 1 and applying it to working code.

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Learn about how you can use Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents. This course covers ADK’s open-source framework, moving from simple prompt engineering to a code-first, structured software development approach suitable for enterprise-grade, multi-agent systems.

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Create your first Gemini Enterprise application to earn a skill badge! Connect diverse data sources to your application to build a powerful, unified search and analysis engine. Master advanced capabilities like deep research agents, multi-agent ideation, and NotebookLM for focused analysis.

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Discover how AI agents drive business impact. You’ll map agent types to your KPIs and explore use cases that solve real bottlenecks. Then, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents—from no-code to high-code solutions.

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AI Agents represent a major shift beyond traditional large language models (LLMs): instead of simply generating text-based solutions, they can also act autonomously to execute them. This course introduces the fundamentals of AI Agents, how they differ from LLM APIs, and where they add value in the real world. Based on Google’s agents whitepaper, it provides the theoretical foundation needed before writing your first lines of agent code—ideal for developers, architects, and technical decision-makers who want to understand AI systems through the lens of autonomous, goal-directed behavior (and not just text generation). Join the community forum for questions and discussions.

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Gain a conceptual overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems. You’ll explore the technical architecture—models, tools, and orchestration—that enables agents to learn, plan, and achieve goals on your behalf.

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This course is dedicated to equipping you with the knowledge and tools needed to uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and exploring how Vertex AI empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.

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Explore AI-powered search technologies, tools, and applications in this course. Learn semantic search utilizing vector embeddings, hybrid search combining semantic and keyword approaches, and retrieval-augmented generation (RAG) minimizing AI hallucinations as a grounded AI agent. Gain practical experience with Vertex AI Vector Search to build your intelligent search engine.

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Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.

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Questo corso ti insegna come creare un modello per le didascalie delle immagini utilizzando il deep learning. Scoprirai i diversi componenti di un modello per le didascalie delle immagini, come l'encoder e il decoder, e imparerai ad addestrare e valutare il tuo modello. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare modelli personali per le didascalie delle immagini e utilizzarli per generare didascalie per le immagini.

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Questo corso ti introduce all'architettura Transformer e al modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Scopri i componenti principali dell'architettura Transformer, come il meccanismo di auto-attenzione, e come viene utilizzata per creare il modello BERT. Imparerai anche le diverse attività per le quali può essere utilizzato il modello BERT, come la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale. Si stima che il completamento di questo corso richieda circa 45 minuti.

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Questo corso ti offre un riepilogo dell'architettura encoder-decoder, che è un'architettura di machine learning potente e diffusa per attività da sequenza a sequenza come traduzione automatica, riassunto del testo e risposta alle domande. Apprenderai i componenti principali dell'architettura encoder-decoder e come addestrare e fornire questi modelli. Nella procedura dettagliata del lab corrispondente, implementerai in TensorFlow dall'inizio un semplice codice dell'architettura encoder-decoder per la generazione di poesie da zero.

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Questo corso ti introdurrà al meccanismo di attenzione, una potente tecnica che consente alle reti neurali di concentrarsi su parti specifiche di una sequenza di input. Imparerai come funziona l'attenzione e come può essere utilizzata per migliorare le prestazioni di molte attività di machine learning, come la traduzione automatica, il compendio di testi e la risposta alle domande.

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Complete the introductory Prompt Design in Vertex AI skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Vertex AI. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios.

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Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te. In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.

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Gen AI Agents: Transform Your Organization is the fifth and final course of the Gen AI Leader learning path. This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges. You gain hands-on practice building a basic gen AI agent, while exploring the components of these agents, such as models, reasoning loops, and tools.

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Transform Your Work With Gen AI Apps is the fourth course of the Gen AI Leader learning path. This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM. It guides you through concepts like grounding, retrieval augmented generation, constructing effective prompts and building automated workflows.

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Gen AI: Navigate the Landscape s the third course of the Gen AI Leader learning path. Gen AI is changing how we work and interact with the world around us. But as a leader, how can you harness its power to drive real business outcomes? In this course, you explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

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Gen AI: Unlock Foundational Concepts is the second course of the Gen AI Leader learning path. In this course, you unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI, and understanding how various data types enable generative AI to address business challenges. You also gain insights into Google Cloud strategies to address the limitations of foundation models and the key challenges for responsible and secure AI development and deployment.

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Gen AI: Beyond the Chatbot is the first course of the Gen AI Leader learning path and has no prerequisites. This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization. You explore concepts like foundation models and prompt engineering, which are crucial for leveraging the power of gen AI. The course also guides you through important considerations you should make when developing a successful gen AI strategy for your organization.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo corso introduce i modelli di diffusione, una famiglia di modelli di machine learning che recentemente si sono dimostrati promettenti nello spazio di generazione delle immagini. I modelli di diffusione traggono ispirazione dalla fisica, in particolare dalla termodinamica. Negli ultimi anni, i modelli di diffusione sono diventati popolari sia nella ricerca che nella produzione. I modelli di diffusione sono alla base di molti modelli e strumenti di generazione di immagini all'avanguardia su Google Cloud. Questo corso ti introduce alla teoria alla base dei modelli di diffusione e a come addestrarli ed eseguirne il deployment su Vertex AI.

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