Vadzim Kavalkou
Membro dal giorno 2020
Campionato Oro
7700 punti
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK)
Earned set 3, 2026 EDT
Evaluate and Improve Agent Development Kit Agents
Earned set 3, 2026 EDT
Upgrade to the Latest Gemini Models
Earned set 2, 2026 EDT
Cost Estimation and Optimization for Agentic Solutions
Earned set 2, 2026 EDT
Hill Climb Generative and Agentic Systems
Earned set 2, 2026 EDT
Evaluate Agents on Gemini platform
Earned set 2, 2026 EDT
Evaluate Generative and Agentic Systems
Earned set 2, 2026 EDT
Craft ADK Agents with Persistent Memories
Earned set 2, 2026 EDT
Build Enterprise Agents with Code Execution on Gemini platform
Earned set 2, 2026 EDT
Accelerate Development with Antigravity
Earned set 1, 2026 EDT
Build Agents with the Agent Development Kit
Earned set 1, 2026 EDT
Build with the Managed Agents API on Gemini platform
Earned set 1, 2026 EDT
Accelerate Agent Development with Antigravity and Agents CLI
Earned set 1, 2026 EDT
Deploy Gemini to Transform Enterprises
Earned set 1, 2026 EDT
Plan Change Management for Gemini Deployments
Earned set 1, 2026 EDT
Preparing for the Professional Cloud Architect Exam - Italiano
Earned nov 20, 2022 EST
Infrastruttura Google Cloud affidabile: progetto e processo
Earned nov 2, 2022 EDT
Sviluppa la tua rete Google Cloud
Earned nov 2, 2022 EDT
Crea l'infrastruttura con Terraform su Google Cloud
Earned nov 1, 2022 EDT
Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine
Earned nov 1, 2022 EDT
Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud
Earned ott 31, 2022 EDT
Concetti fondamentali di Google Cloud
Earned ott 31, 2022 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud
Earned ott 30, 2022 EDT
Infrastruttura Google Cloud elastica: scalabilità e automazione
Earned ott 27, 2022 EDT
Infrastruttura Google Cloud di base: servizi principali
Earned ott 26, 2022 EDT
Infrastruttura Google Cloud di base: fondamenti
Earned ott 25, 2022 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads - Italiano
Earned dic 24, 2021 EST
Progettazione dell'architettura con Google Kubernetes Engine: fondamenti
Earned dic 20, 2021 EST
Introduzione a Google Kubernetes Engine
Earned dic 20, 2021 EST
Getting Started With Application Development
Earned dic 16, 2021 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Italiano
Earned dic 7, 2021 EST
In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.
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Complete the Evaluate and Improve Agent Development Kit Agents skill badge to demonstrate your ability to use ADK's evaluation tools to "hill climb" — making measurable, iterative improvements to an agent. You will run an initial evaluation to establish a baseline, apply optimization techniques, and re-evaluate the agent to measure your success.
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In this course, you'll learn how to establish a rigorous upgrade regression testing pipeline, safely deploy models using A/B testing and/or shadow mode, and address legacy prompt technical debt. You'll also learn the latest about Gemini 3 parameters including thinking levels and thought signatures, as well as new capabilities like media resolution controls and streaming function calls.
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In this course, you’ll learn how to estimate and manage GenAI solution costs, focusing on the unique unit economics of AI versus traditional cloud billing. You will learn to:
Understand Metering: Master the four Google Cloud GenAI metering categories and the token economy driving costs.
Estimate Costs: Build defensible estimates using the Pricing Calculator for models, context caching, and agentic components.
Optimize Spend: Leverage controls—such as input/output token reduction, caching, RAG efficiency, and model routing—while balancing cost, quality, and latency.
Implement Governance: Apply FinOps best practices, including budgets, quotas, cost attribution, and Provisioned Throughput management to control spend.
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In this course, you'll learn the disciplined process of hill climbing to transform your generative and agentic systems into reliable, high-performing tools. You'll examine the iterative 8-step loop by diagnosing system failures through trajectory analysis and applying precise interventions across the model, prompt, tool, and framework layers. By the end of this course, you'll be prepared to optimize system architecture and automate the hill climbing cycle while balancing quality, cost, and latency as first-class metrics.
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In this course, you learn to evaluate, diagnose, and optimize AI agents on the Gemini platform. You begin where most teams begin: the agent runs, but you have no eval cases, no test data, and no production traffic to grade it with. From there you follow the Quality Flywheel, the evaluate-analyze-optimize loop at the center of Gemini platform. You instrument the agent so it emits the telemetry Gemini platform reads, generate eval cases by simulation, choose the metrics that grade them, run offline evaluations, monitor live traffic and alert on quality drift, then cluster failures and optimize. A final module covers build-time evaluation with the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform, which runs on your machine before you deploy.
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Throughout this course, you'll learn how to establish rigorous evaluation criteria, perform evaluations, design objective rubrics, calibrate autoraters, and simulate evaluation data. You'll gain the skills needed to design, execute, and scale a comprehensive evaluation plan that aligns system capabilities with organizational KPIs. This course is designed for technical practitioners, machine learning engineers, and software architects who build and deploy generative and agentic applications.
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This course explores architecting stateful AI agents that use short-term memory within a session or long-term memory services. Additionally, it covers giving agents existing expertise through skills. It details the core pillars of context engineering to facilitate personalized, continuous conversational experiences with expert agents.
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In this course, you explore the Code Execution feature of the Gemini platform, which lets AI agents safely generate and run Python code in isolated sandbox environments. You learn how the Agent Sandbox fits into the broader platform architecture, how to configure and operate Code Execution sandboxes using the Agent Platform SDK, and how to integrate code execution into agent workflows with the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform.
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Complete the Accelerate Development with Antigravity skill badge to demonstrate your proficiency in using the Antigravity IDE for developing agentic workflows. You will be tasked with configuring an MCP server, authoring custom agent skills and rules, prototyping with the Agents CLI, and deploying to the Google Cloud Agent Runtime.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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In this course, you'll learn to use the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform to build systems where multiple AI agents collaborate on complex tasks. You'll start with the ADK agent model: how ADK represents agents, tools, and runners, and how a single agent is configured and run. You'll then make tools the model can call, persist session state across agents, and instrument the execution lifecycle with callbacks and plugins. Next, you'll orchestrate multiple agents using ADK's template workflow agents and graph-based workflows, and ground them in enterprise data through multi-source retrieval and MCP integrations. Finally, you'll deploy a multi-agent system to Agent Runtime as a managed service and register and share it through Gemini so users across an organization can reach it.
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In this course, you'll learn to build and run enterprise agents on the Managed Agents API, the managed agent runtime on Gemini platform. Three conceptual lessons give you the mental model. You'll learn why a real business task needs an agent rather than a chat model. You'll examine how the platform splits into a control plane that defines agents and a data plane that runs them. You'll learn how to assemble an agent from a definition, a sandboxed environment, mounted data, tools, and skills. Furthermore, you'll learn how to run it with background interactions, a streamed reason-act loop, resilient typed results, and state that persists across turns. You then put that model to work in a hands-on lab, where you build, run, and harden a retail merchandising agent for Cymbal Retail from an empty project to a production-shaped deployment. By the end, you'll be able to design, build, and operate a managed agent of your own.
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In this course, you’ll learn to simplify the creation of autonomous enterprise agents using the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform and you will learn how to leverage the power of Antigravity and the Agents CLI to transform your agent development workflow. In this course, you will explore practical techniques to automate repetitive tasks and significantly accelerate the creation of robust, enterprise-grade agents, ensuring scalability and efficiency in your AI projects.
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This course covers the technical side of deploying Gemini. It discusses the overall architecture of Gemini, decisions to be made when provisioning the app infrastructure, and integrating enterprise data via Data Stores, Connectors. and Actions. The course also explores the kinds of agents that can be added to Gemini. It offers guidance towards establishing a security perimeter using IAM, VPC Service Control, Context-Aware Access, and semantic controls deployed with Model Armor in Gemini platform. Finally, it empowers administrators to fine-tune the end-user experience through comprehensive configuration options, and explains how administrators keep AI deployments secure, compliant, and performant through OpenTelemetry instrumentation and prompt logging.
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This course will guide you through designing customer engagements that result in successful, well-utilized Gemini deployments. Study the art of change management, how to identify and engage sponsors, recruit early adopters, help your customer identify and address cultural change challenges and skills gaps, and effectively deliver project communications. Additionally, learn how to support your customer to plan, offer, conduct, and evaluate end-user training, leverage partner resources, and create essential project documents.
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Lo scopo di questo corso è aiutare coloro che sono qualificati ad avere confidenza per tentare l'esame e aiutare le persone non ancora qualificate a sviluppare il proprio piano per la preparazione.
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Questo corso spiega agli studenti come creare soluzioni efficienti e ad alta affidabilità su Google Cloud utilizzando pattern di progettazione comprovati. È la continuazione del corso Progettazione dell'architettura con Google Compute Engine o Progettazione dell'architettura con Google Kubernetes Engine e presuppone che si abbia esperienza pratica con le tecnologie esaminate in uno dei due corsi. Attraverso una combinazione di presentazioni, attività di progettazione e lab pratici, i partecipanti impareranno a definire e bilanciare i requisiti aziendali e tecnici per progettare deployment Google Cloud estremamente affidabili, sicuri, economicamente convenienti e ad alta disponibilità.
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Guadagna un badge delle competenze completando il corso Sviluppa la tua rete Google Cloud, in cui apprenderai diversi modi per eseguire il deployment e il monitoraggio delle applicazioni, tra cui: esplorare i ruoli IAM e aggiungere/rimuovere l'accesso ai progetti, creare reti VPC, eseguire il deployment e il monitoraggio delle VM di Compute Engine, scrivere query SQL, eseguire il deployment e il monitoraggio delle VM in Compute Engine ed eseguire il deployment delle applicazioni utilizzando Kubernetes con più approcci al deployment.
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Completa il corso intermedio con badge delle competenze Crea l'infrastruttura con Terraform su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: principi di Infrastructure as Code (IaC) utilizzando Terraform, provisioning e gestione di risorse Google Cloud con configurazioni Terraform, gestione efficace dello stato (locale e remoto) e modularizzazione del codice Terraform per la riusabilità e l'organizzazione.
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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione ed esecuzione del deployment di macchine virtuali in Compute Engine e configurazione di bilanciatori del carico di rete e delle applicazioni.
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Ottieni un badge delle competenze completando il corso Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud, in cui imparerai a creare e connettere un'infrastruttura cloud incentrata sull'archiviazione utilizzando le funzionalità di base delle seguenti tecnologie: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.
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In questo corso di livello introduttivo, farai pratica con gli strumenti e i servizi fondamentali di Google Cloud. Sono forniti video facoltativi per offrire più contesto e ripassare i concetti trattati nei lab. Concetti fondamentali di Google Cloud è il primo corso consigliato per chi vuole imparare a usare Google Cloud, Puoi iniziare con una conoscenza minima o nulla del cloud e uscirne con competenze pratiche che puoi applicare al tuo primo progetto Google Cloud. Dalla scrittura di comandi Cloud Shell e il deployment della tua prima macchina virtuale, fino all'esecuzione di applicazioni su Kubernetes Engine o con bilanciamento del carico, Concetti fondamentali di Google Cloud è un'introduzione di base alle funzionalità della piattaforma.
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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura completa e flessibile e i servizi di piattaforma forniti da Google Cloud. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui interconnessione sicura delle reti, bilanciamento del carico, scalabilità automatica, automazione dell'infrastruttura e servizi gestiti.
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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura e i servizi di piattaforma flessibili e completi di Google Cloud con particolare attenzione a Compute Engine. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui i componenti dell'infrastruttura come reti, sistemi e servizi per applicazioni, ed eseguirne il deployment. Questo corso tratta inoltre del deployment di soluzioni pratiche quali, ad esempio, chiavi di crittografia fornite dal cliente, gestione di sicurezza e accessi, quote e fatturazione, monitoraggio delle risorse.
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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura e i servizi di piattaforma flessibili e completi di Google Cloud con particolare attenzione a Compute Engine. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui i componenti dell'infrastruttura come reti, macchine virtuali e servizi per applicazioni, ed eseguirne il deployment. Imparerai a utilizzare Google Cloud mediante la console e Cloud Shell. Scoprirai inoltre il ruolo del Cloud Architect, gli approcci alla progettazione dell'infrastruttura e la configurazione del networking virtuale con VPC (Virtual Private Cloud), progetti, reti, subnet, indirizzi IP, route e regole firewall.
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In questo corso, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads", imparerai come eseguire le operazioni Kubernetes, creare e gestire i deployment, quali sono gli strumenti di networking di GKE e come fornire archiviazione permanente ai tuoi carichi di lavoro Kubernetes.
Questo è il secondo corso della serie Architecting with Google Kubernetes Engine. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process o al corso Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos.
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In questo corso, "Progettazione dell'architettura con Google Kubernetes Engine: fondamenti", troverai un ripasso del layout e dei principi di Google Cloud, seguito da un'introduzione alla creazione e alla gestione dei container software, nonché all'architettura di Kubernetes.
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Ti diamo il benvenuto nel corso Introduzione a Google Kubernetes Engine. Se ti interessa Kubernetes, un livello software che si trova tra le tue applicazioni e la tua infrastruttura hardware, allora sei nel posto giusto. Google Kubernetes Engine ti offre Kubernetes come servizio gestito su Google Cloud.
L'obiettivo di questo corso è illustrare le nozioni di base di Google Kubernetes Engine, o GKE, come viene comunemente chiamato, e come containerizzare le applicazioni e farle funzionare su Google Cloud. Il corso inizia con un'introduzione di base a Google Cloud, seguita da una panoramica dei container e di Kubernetes, dell'architettura di Kubernetes e delle operazioni di Kubernetes.
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This course has been updated, please enroll in the new Getting Started With Application Development
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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure introduce concetti e terminologia importanti per lavorare con Google Cloud. Attraverso video e lab pratici, questo corso presenta e confronta molti dei servizi di computing e archiviazione di Google Cloud, insieme a importanti strumenti di gestione delle risorse e dei criteri.
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