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.
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. Rejoindre le forum de la communauté pour poser des questions et discuter
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.
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 Managed Service for Apache Spark, 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.
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.
Découvrez comment utiliser Agent Development Kit (ADK). Ce cours présente le framework Open Source d'ADK et montre comment passer du prompt engineering simple à une approche de développement logiciel structurée, axée sur le code, adaptée aux systèmes multi-agents de niveau entreprise.
Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différentes technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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.
"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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.