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kishore kalidindi
Date d'abonnement : 2017
Ligue de bronze
28000 points
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned fév. 17, 2025 EST
[DEPRECATED] Advanced Performance Measurement
Earned jan. 14, 2025 EST
Advanced Conversation Design
Earned jan. 13, 2025 EST
Créer des agents conversationnels avec des flux avec état
Earned jan. 12, 2025 EST
Principes de base de la conception de conversations
Earned jan. 9, 2025 EST
[DEPRECATED] DFCX Bot Building Quality Assurance and Deployment Lifecycle
Earned jan. 3, 2025 EST
[Deprecated] Virtual FAQ with data store agents
Earned jan. 2, 2025 EST
Conversational AI Voice and Chat Integrations
Earned déc. 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Basic Performance Measurement
Earned déc. 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom)
Earned déc. 16, 2024 EST
L'IA conversationnelle et son framework d'engagement
Earned déc. 15, 2024 EST
Agent Assist et ses capacités d'IA générative
Earned déc. 13, 2024 EST
Implement Enterprise Design Patterns with CX Agent Studio
Earned déc. 13, 2024 EST
[Deprecated] Advanced Webhook Concepts
Earned déc. 12, 2024 EST
[DEPRECATED] Webhook fundamentals
Earned déc. 12, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned fév. 20, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned juil. 21, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 25, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned juin 25, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned juin 17, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned juin 16, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned juin 16, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned juin 15, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned juin 15, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 15, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juin 15, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juin 14, 2023 EDT
Kubernetes dans Google Cloud
Earned août 5, 2019 EDT
Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud
Earned mai 6, 2019 EDT
Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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In this course, you will learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your virtual agents in Dialogflow CX
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In this course, you will learn the advanced conversational design principles for both the Voice and Caht channels to craft engaging and effective end-to-end experiences that emulate human-like interactions.
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Découvrez les flux dans Conversational Agents et apprenez à créer des expériences de chat et vocales déterministes avec des modèles de langage. Découvrez des concepts clés comme les déclencheurs, les intents et les entités, et comment les utiliser pour créer des agents conversationnels.
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Ce cours explore les principes fondamentaux de la conception de conversations pour créer des expériences de chatbot engageantes et efficaces qui reproduisent des interactions proches de celles entre humains.
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This course explores the quality assurance best practices and the tools available in Dialogflow CX to ensure production grade quality during Virtual Agent development, as well as the key tenets for the creation of a robust end to end deployment lifecycle
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In this course, you will learn how to develop a generative agent capable of answering questions from websites, documents, and/or unstructured data.
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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.
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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Virtual Agent development and introduces the native capabilities within Dialogflow CX that support it
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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.
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Redéfinissez votre vision du service client grâce à ce cours sur Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) et ses puissantes fonctionnalités d'IA générative. Vous commencerez par retracer l'évolution des centres de contact et par comprendre comment l'IA générative les fait progresser. Vous découvrirez ensuite en détail les principaux composants de base de la solution GECX et comment chacun d'eux contribue à offrir des expériences client exceptionnelles. Le cours se termine par l'exploration de l'argumentaire commercial solide en faveur de GECX, ainsi que par la découverte de cas d'utilisation concrets et des différents personas qui tirent parti de cette solution innovante.
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Exploitez tout le potentiel de l'IA générative pour créer des agents intelligents et automatisés. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de développer un agent de datastore capable de répondre instantanément à des questions complexes en extrayant et en synthétisant automatiquement des informations à partir de vos sites Web, documents ou données structurées. Oubliez les FAQ statiques : votre nouvel agent fournit des réponses dynamiques et précises, et affiche même les URL des sources d'origine. Le tout avec une configuration simple et rapide.
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This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.
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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Virtual Agent self-service experiences.
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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.
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Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Kubernetes est le système d'orchestration de conteneurs le plus populaire, et Google Kubernetes Engine a été conçu spécifiquement pour les déploiements gérés de Kubernetes dans Google Cloud. Dans ce cours de niveau avancé, vous allez suivre des ateliers pratiques pour apprendre à configurer les images et les conteneurs Docker, ainsi qu'à déployer des applications Kubernetes Engine opérationnelles. Vous allez également acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'orchestration de conteneurs à votre propre workflow. Vous cherchez un atelier challenge pratique pour démontrer vos compétences et valider vos connaissances ? Suivez cet atelier challenge complémentaire après avoir terminé ce cours et le cours Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.
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La gestion des réseaux est l'un des aspects les plus importants du cloud computing. Il s'agit de la structure sous-jacente de Google Cloud, qui relie l'ensemble de vos ressources et services entre eux. Ce cours aborde les services de gestion des réseaux essentiels de Google Cloud et vous permet de vous familiariser avec des outils spécialisés dans le développement de réseaux matures grâce à des ateliers pratiques. De la découverte des tenants et aboutissants des VPC à la création d'équilibreurs de charge professionnels, Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud vous permettra d'acquérir l'expérience pratique nécessaire pour développer des réseaux robustes.
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