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Applica le tue competenze nella console Google Cloud

Sebastian Asdonk

Membro dal giorno 2022

Deploy Multi-Agent Architectures Earned feb 6, 2026 EST
Model Armor: Securing AI Deployments Earned feb 5, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases Earned feb 4, 2026 EST
Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit (ADK) and Agent Engine Earned gen 9, 2026 EST
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned gen 7, 2026 EST
Accelerate Knowledge Exchange with Gemini Enterprise Earned gen 6, 2026 EST
Introduction to Gemini Enterprise Earned gen 6, 2026 EST
Understand Google Cloud Agents Earned gen 5, 2026 EST
Data Science on Google Cloud: Machine Learning Earned lug 7, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned lug 4, 2023 EDT
Viaggio nell'AI generativa - Vertex AI Earned giu 26, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Italiano Earned giu 19, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Italiano Earned giu 8, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned giu 5, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Italiano Earned giu 2, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - Italiano Earned giu 2, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Italiano Earned giu 1, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - Italiano Earned giu 1, 2023 EDT
Attention Mechanism - Italiano Earned giu 1, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned giu 1, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned giu 1, 2023 EDT
Baseline: dati, ML, AI Earned apr 20, 2023 EDT

Complete the advanced Deploy Multi-Agent Architectures skill badge to demonstrate skills in the following: building multi-agent systems with ADK, connecting agents with the Agent-to-Agent (A2A) protocol, integrating external tools using the Model Context Protocol (MCP), and deploying a complete multi-agent solution to Agent Engine.

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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service. You’ll learn about the security risks associated with LLMs and how Model Armor protects your AI applications.

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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).

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In this course, you’ll learn to use the Google Agent Development Kit to build complex, multi-agent systems. You will build agents equipped with tools, and connect them with parent-child relationships and flows to define how they interact. You’ll run your agents locally and deploy them to Vertex AI Agent Engine to run as a managed agentic flow, with infrastructure decisions and resource scaling handled by Agent Engine. Please note these labs are based off a pre-released version of this product. There may be some lag on these labs as we provide maintenance updates.

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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.

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Unite Google’s expertise in search and AI with Gemini Enterprise, a powerful tool designed to help employees find specific information from document storage, email, chats, ticketing systems, and other data sources, all from a single search bar. The Gemini Enterprise assistant can also help brainstorm, research, outline documents, and take actions like inviting coworkers to a calendar event to accelerate knowledge work and collaboration of all kinds. (Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)

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This course introduces Gemini Enteprise, a powerful platform that brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges. Through real-world examples and hands-on exploration, learners will be able to connect Gemini Enterprise capabilities to real business needs, describe its architecture, and explain how it handles data access and privacy across roles.

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This course provides a comprehensive overview of Google Cloud's agent platforms, including Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Conversational Agents, and the Agent Development Kit. Learners will understand the unique capabilities of each offering, distinguish between the optimal solution for specific use cases, and gain foundational knowledge in creating search and chat applications.

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This is the second of two Quests of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud tools and services.

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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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Il corso Viaggio nell'AI generativa - Vertex AI è una raccolta di lab su come utilizzare l'AI generativa su Google Cloud. Nei lab imparerai a utilizzare i modelli nella famiglia di API Vertex AI PaLM, tra cui text-bison, chat-bison, e textembedding-gecko. Acquisirai inoltre competenze su progettazione di prompt, best practice e modalità di utilizzo per l'ideazione, oltre che per la classificazione, l'estrazione e il riassunto di testi e altro ancora. Imparerai anche come ottimizzare un foundation model utilizzando l'addestramento personalizzato di Vertex AI ed eseguendone il deployment in un endpoint Vertex AI.

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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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Guadagna un badge delle competenze completando i corsi Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI. Superando il quiz finale, dimostrerai la tua comprensione dei concetti fondamentali relativi all'IA generativa. Un badge delle competenze è un badge digitale rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua conoscenza dei prodotti e dei servizi Google Cloud. Condividi il tuo badge delle competenze rendendo pubblico il tuo profilo e aggiungendolo al tuo profilo sui social media.

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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 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 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 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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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 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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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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Big data, machine learning e intelligenza artificiale sono i principali argomenti di computing trattati attualmente, ma questi campi sono piuttosto specializzati ed è complicato reperire materiale introduttivo. Fortunatamente, Google Cloud offre servizi facili da usare in queste aree e con questo corso di livello introduttivo, in modo da poter fare i primi passi con strumenti come BigQuery, API Cloud Speech e Video Intelligence.

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