Complete the intermediate Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud skill badge course to demonstrate skills in the following: creating and assigning roles with Identity and Access Management (IAM); creating and managing service accounts; enabling private connectivity across virtual private cloud (VPC) networks; restricting application access using Identity-Aware Proxy; managing keys and encrypted data using Cloud Key Management Service (KMS); and creating a private Kubernetes cluster.
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. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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 Agent Runtime on Gemini Enterprise Agent Platform to run as a managed agentic flow, with infrastructure decisions and resource scaling handled by Agent Runtime. 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.
This course covers how to use Gemini in Google Meet to enhance video collaboration. Learn to automate note-taking, utilize real-time text and speech translation, privately catch up on missed discussions, and instantly optimize your audio and video quality. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
This course covers how to use Gemini in Google Sheets to automate data organization and crunch complex numbers. Learn to structure tables from raw text, auto-populate data using natural language, generate native spreadsheet formulas on demand, and rapidly extract high-level insights or visualizations without needing advanced spreadsheet expertise. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.
This course covers how to use Gemini in Google Docs to streamline your writing and content creation. Learn to draft documents from scratch, refine writing tone and clarity with interactive tools, summarize complex files, and seamlessly transform long-form text into structured assets for other Google Workspace applications. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
This course covers how to use Gemini in Google Meet to enhance video collaboration. Learn to automate note-taking, utilize real-time text and speech translation, privately catch up on missed discussions, and instantly optimize your audio and video quality. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
This course covers how to use Gemini in Google Slides to transform concepts into visually compelling presentations. Learn to generate structured decks from a single prompt or existing source document, refine slide layouts using automated design enhancement, create custom vector graphics and photos, and dynamically craft on-slide copy alongside precise speaker notes.
The Generative AI Explorer - Agent Platform course is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the Gemini models in Agent Platform. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via custom training in Agent Platform and deploy it to an endpoint in Agent Platform.
בקורס הזה תלמדו איך ליצור מודל הוספת כיתוב לתמונה באמצעות למידה עמוקה (Deep Learning). אתם תלמדו על הרכיבים השונים במודל הוספת כיתוב לתמונה, כמו המקודד והמפענח, ואיך לאמן את המודל ולהעריך את הביצועים שלו. בסוף הקורס תוכלו ליצור מודלים להוספת כיתוב לתמונה ולהשתמש בהם כדי ליצור כיתובים לתמונות
בקורס הזה לומדים בקצרה על ארכיטקטורת מקודד-מפענח, ארכיטקטורה עוצמתית ונפוצה ללמידת מכונה שמשתמשים בה במשימות של רצף לרצף, כמו תרגום אוטומטי, סיכום טקסט ומענה לשאלות. תלמדו על החלקים השונים בארכיטקטורת מקודד-מפענח, איך לאמן את המודלים האלה ואיך להשתמש בהם. בהדרכה המפורטת המשלימה בשיעור ה-Lab תקודדו ב-TensorFlow תרחיש שימוש פשוט בארכיטקטורת מקודד-מפענח: כתיבת שיר מאפס.
זהו קורס מבוא ממוקד שמטרתו להסביר מהי אתיקה של בינה מלאכותית, למה היא חשובה ואיך Google נוהגת לפי כללי האתיקה של הבינה המלאכותית במוצרים שלה. מוצגים בו גם 7 עקרונות ה-AI של Google.
בקורס הזה נלמד על Generative AI Studio, מוצר ב-Vertex AI שעוזר ליצור אבות טיפוס למודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית, כדי להשתמש בהם ולהתאים אותם לפי הצרכים שלכם. באמצעות הדגמה של המוצר עצמו, נלמד מהו Generative AI Studio, מהם הפיצ'רים והאפשרויות שלו, ואיך להשתמש בו. בסוף הקורס יהיה שיעור Lab מעשי לתרגול של מה שנלמד, ובוחן לבדיקת הידע.
רוצים לקבל תג מיומנות? אפשר להשלים את הקורסים Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models ו-Introduction to Responsible AI. מעבר של המבחן המסכם מוכיח שהבנתם את המושגים הבסיסיים בבינה מלאכותית גנרטיבית. 'תג מיומנות' הוא תג דיגיטלי ש-Google מנפיקה, שמוכיח שאתם מכירים את המוצרים והשירותים של Google Cloud. כדי לשתף את תג המיומנות אפשר להפוך את הפרופיל שלכם לגלוי לכולם ולהוסיף אותו לפרופיל שלכם ברשתות חברתיות.
בקורס נלמד על מודלים של דיפוזיה, משפחת מודלים של למידת מכונה שיצרו הרבה ציפיות לאחרונה בתחום של יצירת תמונות. מודלים של דיפוזיה שואבים השראה מפיזיקה, וספציפית מתרמודינמיקה. בשנים האחרונות, מודלים של דיפוזיה הפכו לפופולריים גם בתחום המחקר וגם בתעשייה. מודלים של דיפוזיה עומדים מאחורי הרבה מהכלים והמודלים החדשניים ליצירת תמונות ב-Google Cloud. בקורס הזה נלמד על התיאוריה שמאחורי מודלים של דיפוזיה, ואיך לאמן ולפרוס אותם ב-Vertex AI.
בקורס הזה נציג את הארכיטקטורה של טרנספורמרים ואת המודל של ייצוגים דו-כיווניים של מקודד מטרנספורמרים (BERT). תלמדו על החלקים השונים בארכיטקטורת הטרנספורמר, כמו מנגנון תשומת הלב, ועל התפקיד שלו בבניית מודל BERT. תלמדו גם על המשימות השונות שאפשר להשתמש ב-BERT כדי לבצע אותן, כמו סיווג טקסטים, מענה על שאלות והֶקֵּשׁ משפה טבעית. נדרשות כ-45 דקות כדי להשלים את הקורס הזה.
בקורס נלמד על מנגנון תשומת הלב, שיטה טובה מאוד שמאפשרת לרשתות נוירונים להתמקד בחלקים ספציפיים ברצף הקלט. נלמד איך עובד העיקרון של תשומת הלב, ואיך אפשר להשתמש בו כדי לשפר את הביצועים במגוון משימות של למידת מכונה, כולל תרגום אוטומטי, סיכום טקסט ומענה לשאלות.
זהו קורס מבוא ממוקד שבוחן מהם מודלים גדולים של שפה (LLM), איך משתמשים בהם בתרחישים שונים לדוגמה ואיך אפשר לשפר את הביצועים שלהם באמצעות כוונון של הנחיות. הוא גם כולל הסבר על הכלים של Google שיעזרו לכם לפתח אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית משלכם.
זהו קורס מבוא ממוקד שמטרתו להסביר מהי בינה מלאכותית גנרטיבית, איך משתמשים בה ובמה היא שונה משיטות מסורתיות של למידת מכונה. הוא גם כולל הסבר על הכלים של Google שיעזרו לכם לפתח אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית משלכם.
This course introduces you to the fundamentals of no-code application development and the capabilities offered by Google Cloud's AppSheet. AppSheet helps in digitizing and automating manual or paper-based business processes to turn them into mobile and web apps.
In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
Complete the intermediate Perform Predictive Data Analysis in BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: creating datasets in BigQuery by importing CSV and JSON files; harnessing the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on soccer event data and evaluate the impressiveness of World Cup goals.
Want to build ML models in minutes instead of hours using just SQL? BigQuery ML democratizes machine learning by letting data analysts create, train, evaluate, and predict with machine learning models using existing SQL tools and skills. In this series of labs, you will experiment with different model types and learn what makes a good model.
In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.