Mohamed Abdessalem Bal
Date d'abonnement : 2026
Ligue d'Or
2398 points
Développer des applications avec AppSheet
Earned juil. 15, 2026 EDT
Déployer votre premier agent
Earned juil. 14, 2026 EDT
Créer et déployer des agents en production
Earned juil. 14, 2026 EDT
Ajouter des capacités aux agents à l'aide d'outils
Earned juil. 14, 2026 EDT
Gérer la mémoire et l'état des agents
Earned juil. 14, 2026 EDT
Optimiser le comportement des agents
Earned juil. 14, 2026 EDT
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned juil. 14, 2026 EDT
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
Earned juil. 14, 2026 EDT
Créer votre première application Gemini Enterprise
Earned juil. 14, 2026 EDT
Agents Enterprise et cas d'utilisation
Earned juil. 14, 2026 EDT
Agents : principes de base
Earned juil. 14, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model
Earned juin 5, 2026 EDT
Déployer des architectures multi-agents
Earned juin 4, 2026 EDT
Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Développer des applications avec AppSheet, dans lequel vous apprendrez à créer, configurer et publier des applications à l'aide d'AppSheet.
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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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Découvrez l'architecture et le déploiement des systèmes multi-agents à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google et de l'infrastructure robuste de Google Cloud. Vous apprendrez à concevoir des arborescences d'agents hiérarchiques et des agents de workflow déterministes tout en identifiant l'environnement d'hébergement idéal (de Cloud Run sans serveur à GKE pour de hautes performances) pour vous assurer que vos agents IA sont sécurisés, évolutifs et prêts pour la production.
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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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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 pourconcevoir des agents capables de conserver le contexte, de mémoriser les préférences de l'utilisateur et d'offrir des expériences personnalisées.
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Vous avez créé votre premier agent. Il est maintenant temps de passer à l'étape suivante. Dans ce cours, vous développerez vos compétences en apprenant à transformer un agent IA simple en un assistant sophistiqué et précis, grâce à des instructions avancées, à une sélection de modèles, à des capacités de planification et à des modèles de sortie structurés.
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Terminez le cours intermédiaire Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK) pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : formuler des problèmes concrets de recherche sur les modèles de langage, créer un tokenizer simple, préparer un ensemble de données pour entraîner un modèle de langage Transformer, exécuter la boucle d'entraînement d'un petit modèle de langage.
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Mettez en pratique vos connaissances sur les agents en créant, configurant et exécutant votre premier agent IA à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Dans ce cours pratique, vous configurerez un environnement de développement ADK complet, créerez des agents avec du code Python et une configuration YAML, et les exécuterez sur plusieurs interfaces. Vous découvrirez également les paramètres essentiels qui définissent le comportement de l'agent, en appliquant dans du code fonctionnel ce que vous avez appris dans le cours 1.
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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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Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!
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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.
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