This course introduces AI Applications. You will learn about the types of apps that you can create using AI Applications, the high-level steps that its data stores automate for you, and what advanced features can be enabled for Search apps. (Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
AI Applications provides built-in analytics for your Vertex AI Search and Gemini Enterprise apps. Learn what metrics are tracked and how to view them in this course. (Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
Combina la experiencia en la búsqueda y la IA de Google con Gemini Enterprise, una herramienta potente diseñada para ayudar a los empleados a encontrar información específica en almacenes de documentos, correos electrónicos, chats, sistemas de tickets y otras fuentes de datos, todo desde una sola barra de búsqueda. El asistente de Gemini Enterprise también puede ayudarte a generar ideas, investigar, crear esquemas de documentos y realizar acciones como invitar a compañeros de trabajo a un evento de calendario para acelerar el trabajo de conocimiento y la colaboración de todo tipo. (Ten en cuenta que Gemini Enterprise antes se llamaba Google Agentspace, por lo que puede haber referencias al nombre anterior del producto en este curso).
En este curso, aprenderás a usar el Kit de desarrollo de agentes de Google para crear sistemas complejos con multiagentes. Desarrollarás agentes equipados con herramientas y los conectarás con relaciones y flujos entre elementos superiores y secundarios para definir cómo interactúan. Ejecutarás tus agentes de forma local y los implementarás en Vertex AI Agent Engine para que operen como un flujo de agentes administrado. Agent Engine se encargará de las decisiones sobre infraestructura y el escalamiento de recursos. Ten en cuenta que estos labs se basan en una versión preliminar de este producto. Puede haber un poco de retraso en estos labs mientras proporcionamos actualizaciones de mantenimiento.
Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
Migration from MySQL to Cloud SQL using Database Migration Service that includes sample mock data and all necessary steps with initial assessment to validation including taking care of migrating users and grants.
This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with building a Custom Doc Extractor using the Google Cloud AI solution. The following will be addressed: Service: Document AI Task: Extract fields Processors: Custom Document Extractor and Document Splitter Prediction: Using Endpoint to programmatically extract fields
Obtén la insignia de habilidad introductoria Preparar datos para paneles de Looker e informes y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: filtrar, ordenar y reorientar datos, combinar resultados de diferentes exploraciones de Looker y usar funciones y operadores para crear informes y paneles de Looker para el análisis y la visualización de datos.
Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
Completa el curso introductorio con insignia de habilidad Crea y administra instancias de Cloud Spanner y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear instancias y bases de datos de Cloud Spanner e interactuar con ellas cargar bases de datos de Cloud Spanner con diversas técnicas crear copias de seguridad de bases de datos de Cloud Spanner, definir esquemas y comprender planes de consulta implementar una app web moderna conectada a una instancia de Cloud Spanner.
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.