Les bases de Google Cloud
Earned juil. 3, 2023 EDT
Le cœur de Contact Center AI est son cœur de conversation, et ses interactions humaines redéfinissent les possibilités de conversations basées sur l'IA. Dans cette mission, vous apprendrez à créer un agent virtuel, à concevoir des flux de conversation votre agent virtuel et ajoutez une passerelle téléphonique à un agent virtuel. Terminez cette quête, y compris le Labo du défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Le laboratoire de défi ne fournit pas d'étapes normatives, il nécessite la création de solutions avec un minimum de conseils et testera vos compétences en technologie Google Cloud.
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Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
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Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.
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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer un réseau Google Cloud sécurisé, dans lequel vous découvrirez plusieurs ressources liées à la mise en réseau permettant de créer, de faire évoluer et de sécuriser vos applications sur Google Cloud.
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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Dataproc, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in …
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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.
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Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec les outils et services fondamentaux de Google Cloud. Des vidéos facultatives vous fourniront davantage de contexte et vous permettront de réviser les concepts abordés lors des ateliers pratiques. Ce premier cours sur les bases de Google Cloud est recommandé aux personnes qui s'intéressent à Google Cloud. Vous pouvez le suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, à la fin, vous aurez acquis des compétences pratiques utiles pour lancer votre premier projet Google Cloud. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine ou avec l'équilibrage de charge, 'Les bases de Google Cloud' constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme.
Automate Interactions with Contact Center AI
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Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
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Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned juil. 24, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned juil. 21, 2023 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned juil. 12, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
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Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales
Earned juil. 11, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
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Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
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