Amit Kumar
Membro dal giorno 2025
Campionato Oro
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Membro dal giorno 2025
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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.
Complete the introductory Prompt Design in Agent Platform skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Agent Platform. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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.
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.
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.
This challenge is designed to help you get comfortable working with data across tools like Google Sheets, BigQuery, Looker, and even Google Docs. You’ll start by learning how to find, filter, and visualize data in Sheets, and run quick-start projects using Pub/Sub, BigQuery, Dataplex, and Cloud Filestore from the command line. From there, you’ll dive deeper—writing SQL to explore real-world datasets, spotting common query errors, and troubleshooting data models in Looker. You’ll also pick up best practices to make your LookML projects easier to use and maintain. Whether you're just exploring or solving tricky issues, these labs give you the practical skills to work smarter with your data.
This set of labs is all about helping you get hands-on with Looker and Google Cloud to turn raw data into clear, useful insights. You’ll learn how to build and organize your data models using LookML, create custom metrics and dimensions, and use derived tables to clean and shape your data. Along the way, you'll explore best practices like modularizing your code and improving query performance with caching and datagroups. Once the data’s in shape, you’ll move into Looker Studio to build reports, schedule dashboards, and set up alerts—making it easier to share what matters with your team.