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Bertrand Charest

회원 가입일: 2022

실버 리그

15700포인트
Managing and Securing the Apigee Hybrid API Platform Earned 3월 24, 2023 EDT
Architecting and Installing the Apigee Hybrid API Platform Earned 3월 20, 2023 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리 Earned 3월 20, 2023 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 3월 14, 2023 EDT
Google Cloud 네트워크 설정 Earned 3월 13, 2023 EDT
DEPRECATED Exploring APIs Earned 3월 8, 2023 EST
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 3월 7, 2023 EST
Using the Cloud SDK Command Line Earned 3월 7, 2023 EST
Google Cloud의 Kubernetes Earned 3월 7, 2023 EST
Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 Earned 3월 2, 2023 EST
Apigee X를 사용한 API 개발 및 보호 Earned 1월 10, 2023 EST
Apigee X 배포 및 관리하기 Earned 12월 14, 2022 EST
Apigee API Platform을 사용한 API 개발 Earned 11월 10, 2022 EST
Apigee API Platform을 사용한 API 보안 Earned 11월 9, 2022 EST
Apigee API Platform을 사용한 API 설계 및 기초 Earned 11월 8, 2022 EST
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 11월 7, 2022 EST
Natural Language Processing on Google Cloud Earned 11월 2, 2022 EDT
DevOps 필수 정보 Earned 10월 31, 2022 EDT
Managing Cloud Infrastructure with Terraform Earned 10월 31, 2022 EDT
Creating Infrastructure on Google Cloud with Terraform Earned 10월 31, 2022 EDT
Google Cloud에서 Terraform 시작하기 Earned 10월 28, 2022 EDT
Google Cloud에서 웹사이트 빌드 Earned 10월 28, 2022 EDT
Google Cloud의 웹사이트 Earned 10월 27, 2022 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 10월 21, 2022 EDT
Machine Learning APIs Earned 10월 20, 2022 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 10월 20, 2022 EDT
[DEPRECATED] Secure and Rate Limit API calls with API Gateway Earned 10월 18, 2022 EDT
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 Earned 10월 17, 2022 EDT
Google Cloud 필수 정보 Earned 10월 14, 2022 EDT
기준: 데이터, ML, AI Earned 10월 14, 2022 EDT
DEPRECATED Language, Speech, Text, & Translation with Google Cloud APIs Earned 10월 11, 2022 EDT
머신러닝 소개: 언어 처리 Earned 10월 6, 2022 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Software Devs Earned 9월 29, 2022 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Citizen Devs Earned 9월 28, 2022 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI Earned 9월 27, 2022 EDT
CCAI Operations and Implementation Earned 9월 26, 2022 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Software Devs Earned 9월 23, 2022 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Citizen Devs Earned 9월 22, 2022 EDT
DEPRECATED Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX Earned 9월 21, 2022 EDT
[DEPRECATED] Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals Earned 9월 20, 2022 EDT

This course discusses how environments are managed in Apigee hybrid, and how runtime plane components are secured. You will also learn how to deploy and debug API proxies in Apigee hybrid, and about capacity planning and scaling.

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This course introduces you to the fundamentals and practices used to install and manage Google Cloud's Apigee API Platform for hybrid cloud. Through a combination of lectures, a hands-on lab, and supplemental materials, you will learn how to install and operate the Apigee API Platform.

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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 기술 배지 과정을 완료하여 Docker 컨테이너 이미지 구성 및 빌드, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 생성 및 관리, kubectl을 활용한 효율적인 클러스터 관리, 강력한 지속적 배포(CD) 관행으로 Kubernetes 애플리케이션 배포를 위한 기술을 갖추었음을 입증하세요.

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Google Cloud 네트워크 설정 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 실습에서는 Google Cloud Platform에서 기본적인 네트워킹 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 네트워크를 만들고 서브넷 방화벽 규칙을 추가한 다음 VM을 만들고 VM이 서로 통신할 때의 지연 시간을 테스트합니다.

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Google Cloud Application Programming Interfaces are the mechanism to interact with Google Cloud Services programmatically. This quest will give you hands-on practice with a variety of GCP APIs, which you will learn through working with Google’s APIs Explorer, a tool that allows you to browse APIs and run their methods interactively. By learning how to transfer data between Cloud Storage buckets, deploy Compute Engine instances, configure Dataproc clusters and much more, Exploring APIs will show you how powerful APIs are and why they are used almost exclusively by proficient GCP users. Enroll in this quest today.

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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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Kubernetes는 가장 인기 있는 컨테이너 조정 시스템이며, Google Kubernetes Engine은 Google Cloud에서 관리형 Kubernetes 배포를 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 고급 과정에서는 Docker 이미지, 컨테이너를 구성하고 완전한 Kubernetes Engine 애플리케이션을 배포하는 실무형 실습을 진행합니다. 이 과정에서는 컨테이너 조정을 자체 워크플로에 통합하는 데 필요한 실용적인 기술을 알려드립니다. 기술을 입증하고 지식을 확인할 실무형 챌린지 실습을 찾고 계신가요? 이 과정을 마친 후 추가로 챌린지 실습을 완료하여 전용 Google Cloud 디지털 배지를 받으세요. 이 챌린지 실습은 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 과정이 끝나면 제공됩니다.

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중급 Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Git 저장소 만들기 및 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 배포 실행, 관리, 확장, 그리고 컨테이너 이미지 빌드 및 GKE로의 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인 설계 등에 관한 기술을 입증하세요.

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Apigee X를 사용한 API 개발 및 보호 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 API를 현대화하고 서비스 계정 및 Google 인증을 사용해 Apigee API 프록시에서 백엔드 서비스에 안전하게 액세스하고 API 제품 및 개발자 포털을 사용하여 API를 상품화하고 API 키, OAuth, 비공개 변수, 오류 처리 등의 기능을 사용해 API를 보호하고 Apigee를 Pub/Sub 및 Cloud Logging과 같은 Google Cloud 서비스와 통합하고 Natural Language API, Geocoding API 등의 Google Cloud API를 호출하는 방법을 배울 수 있습니다.

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Apigee X 배포 및 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Apigee X 아키텍처, Google Cloud 프로젝트 내에서 Apigee X 조직을 프로비저닝하는 방법, Apigee API 및 UI를 사용한 Apigee X 관리, API 보호를 위한 Cloud Armor 및 Apigee 위협 보호 정책 사용에 관해 배울 수 있습니다.

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이 과정에서는 여러 서비스를 활용하는 API를 만드는 방법과 Apigee에서 커스텀 코드를 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 오류 처리와 프록시 간에 로직을 공유하는 방법을 알아봅니다. 트래픽 관리 및 캐싱에 대해 알아봅니다. 또한 개발자 포털을 만들고 API를 포털에 게시합니다. 로깅 및 분석, CI/CD, Apigee에서 지원하는 다양한 배포 모델에 대해 알아봅니다. 강의, 실무형 실습, 보충 자료를 통해 Google Cloud의 Apigee API Platform을 사용하여 API 솔루션을 설계, 빌드, 보호, 배포, 관리하는 방법을 학습합니다. 이 과정은 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 과정 시리즈의 세 번째이자 마지막 과정입니다.

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이 과정에서는 API를 보호하는 방법을 알아봅니다. API와 관련해 발생할 수 있는 보안 문제를 살펴봅니다. REST API의 기본 승인 방법인 OAuth에 대해 알아봅니다. JSON 웹 토큰(JWT)과 통합 보안에 대해 알아봅니다. 또한 악의적인 요청에 대한 보안, 공용 네트워크를 통한 안전한 요청 전송, Apigee 사용자를 위한 데이터 보안 방법에 대해서도 알아봅니다. 강의, 실무형 실습, 보충 자료를 통해 Google Cloud의 Apigee API Platform을 사용하여 API 솔루션을 설계, 빌드, 보호, 배포, 관리하는 방법을 학습합니다. 이 과정은 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 시리즈의 두 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후에는 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 과정도 수강하세요.

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이 과정에서는 API를 설계하는 방법과 OpenAPI 사양을 사용하여 API를 문서화하는 방법을 알아봅니다. API 수명 주기를 이해하고 Apigee API Platform이 수명 주기의 모든 측면을 관리하는 데 어떻게 도움이 되는지도 알아봅니다. 아울러 API 프록시를 사용하여 API를 설계하는 방법과 앱 개발자가 사용할 수 있도록 API를 API 제품으로 패키징하는 방법을 살펴봅니다. 수업, 실무형 실습, 보충 자료를 통해 Google Cloud의 Apigee API Platform을 사용하여 API 솔루션을 설계, 빌드, 보호, 배포, 관리하는 방법을 알아봅니다. 이 과정은 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후에는 'Apigee API Platform을 사용한 API 보안' 과정도 수강하세요.

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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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DevOps를 통해 경쟁 우위를 확보하세요. DevOps는 소프트웨어 배포 속도를 높이고 서비스 안정성을 개선하며 소프트웨어 이해관계자 간의 소유권 공유를 지원하기 위한 조직적, 문화적 방법론입니다. 이 과정에서는 Google Cloud를 사용하여 소프트웨어 배포 기능의 속도, 안정성, 가용성, 보안을 개선하는 방법을 알아봅니다. DevOps 연구 및 평가(DORA)가 Google Cloud에 인수되었습니다. 팀에서는 어떤 측정 방식을 사용하고 있나요? 5개 문항으로 구성된 객관식 퀴즈를 통해 알아보세요.

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In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.

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In this quest you will get hands-on experience writing infrastructure as code with Terraform.

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이 과정에서는 Google Cloud에서 Terraform을 사용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 Terraform을 사용하여 코드형 인프라를 구현하는 방법을 설명하고, Terraform의 주요 특징과 기능을 적용하여 Google Cloud 인프라를 생성하고 관리할 수 있게 됩니다. 또한 Terraform을 사용하여 Google Cloud 리소스를 빌드하고 관리하는 실무형 실습도 진행합니다.

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Google Cloud에서 웹사이트 빌드 기술 배지 과정을 완료하고 입문 기술 배지를 획득하세요. 이 과정은 Get Cooking in Cloud 시리즈를 기반으로 하며 다음 내용을 다룹니다. Cloud Run에 웹사이트 배포Compute Engine에 웹 앱 호스팅Google Kubernetes Engine에 웹사이트 생성, 배포, 확장Cloud Build를 사용하여 모놀리식 애플리케이션에서 마이크로서비스 아키텍처로 마이그레이션

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이 과정에서는 웹사이트의 가용성과 확장성을 보장하는 4가지 Google Cloud 웹사이트 아키텍처에 대해 알아봅니다. 이 과정을 완료한 후 과정 마지막에 있는 추가 챌린지 실습 Google Cloud에서 웹사이트 빌드 과정을 완료하여 독점 Google Cloud 디지털 배지를 획득하세요. 이 과정은 동영상 시리즈 Get Cooking in Cloud를 기반으로 합니다.

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중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.

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It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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API Gateway enables you to provide secure access to your backend services through a well-defined REST API that is consistent across all of your services, regardless of the service implementation. Clients consume your REST APIS to implement standalone apps for a mobile device or tablet, through apps running in a browser, or through any other type of app that can make a request to an HTTP endpoint.

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Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 과정을 완료하여 고급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Vision API, Cloud Translation API, Cloud Natural Language API와 같은 머신러닝 및 AI 기술의 기본 기능을 알아봅니다.

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이 초급 과정에서는 Google Cloud의 기본 도구 및 서비스를 직접 사용해 보는 실무형 실습을 진행합니다. 선택사항으로 제공되는 동영상에서는 실습에서 다룬 개념을 자세히 살펴보고 복습합니다. Google Cloud 필수 정보는 Google Cloud 학습자에게 추천되는 첫 번째 과정입니다. 클라우드에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없더라도 첫 Google Cloud 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. Cloud Shell 명령어 작성, 첫 번째 가상 머신 배포, Kubernetes Engine에서의 애플리케이션 실행, 부하 분산 등 Google Cloud 필수 정보에서는 플랫폼의 기본 기능을 소개합니다.

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빅데이터, 머신러닝, 인공지능은 오늘날 인기 있는 컴퓨팅 관련 주제이지만 매우 전문화된 분야이기 때문에 초급용 자료를 구하기 어렵습니다. 다행히도 Google Cloud는 이러한 분야에서 사용자 친화적인 서비스를 제공하며 초급 과정을 통해 학습자에게 BigQuery, Cloud Speech API, Video Intelligence와 같은 도구를 사용해 시작할 기회를 제공합니다.

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In this quest you will use a collection of Google APIs that are all related to language, and speech. You will use the Speech-to-Text API to transcribe an audio file into a text file, the Cloud Translation API to translate from one language to another, the Cloud Translation API to detect what language is being used and translate to a different language, the Natural Language API to classify text and analyze sentiment, and create synthetic speech.

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모두 알다시피 머신러닝은 빠르게 성장 중인 기술 분야 중 하나입니다. Google Cloud Platform(GCP)은 이러한 발전을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. GCP는 다양한 API를 통해 거의 모든 머신러닝 작업에 적합한 도구를 제공합니다. 이 초급 과정에서는 실무형 실습을 통해 머신러닝을 언어 처리에 적용하는 방법을 알아봅니다. 실습에 참여하여 텍스트에서 항목을 추출하고 감정 및 구문 분석을 수행하며 스크립트 작성에 Speech-to-Text API를 사용해 보세요.

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Welcome to "CCAI Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Software Developers", the third course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn to use additional features of Dialogflow ES for your virtual agent, create a Firestore instance to store customer data, and implement cloud functions that access the data. With the ability to read and write customer data, learner’s virtual agents are conversationally dynamic and able to defer contact center volume from human agents. You'll be introduced to methods for testing your virtual agent and logs which can be useful for understanding issues that arise. Lastly, learn about connectivity protocols, APIs, and platforms for integrating your virtual agent with services already established for your business.

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Welcome to "Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Citizen Devs", the second course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to develop customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will use Dialogflow ES to create virtual agents and test them using the Dialogflow ES simulator. This course also provides best practices on developing virtual agents. You will also be introduced to adding voice (telephony) as a communication channel to your virtual agent conversations. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create virtual agents. This is an intermediate course, intended for learners with the following types of roles: Conversational designers: Designs the user experience of a virtual assistant. Translates the brand's business requirements into natural dialog flows. Citizen developers: Creates new business applications fo…

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Earn a skill badge by completing the Automate Interactions with Contact Center AI quest, where you will learn about the features of Contact Center AI, including how to Build a virtual agent, Design conversation flows for your virtual agent; Add a phone gateway to your virtual agent; Use Dialogflow for troubleshooting; Review logs and debug your virtual agent. 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 skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Welcome to "CCAI Operations and Implementation", the fourth course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn some best practices for integrating conversational solutions with your existing contact center software, establishing a framework for human agent assistance, and implementing solutions securely and at scale. In this course, you'll be introduced to Agent Assist and the technology it uses so you can delight your customers with the efficiencies and accuracy of services provided when customers require human agents, connectivity protocols, APIs, and platforms which you can use to create an integration between your virtual agent and the services already established for your business, Dialogflow's Environment Management tool for deployment of different versions of your virtual agent for various purposes, compliance measures and regulations you should be aware of when bringing your virtual agent to production, and you'll be given tips from virtua…

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Welcome to "Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Software Devs", the third course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to develop more customized customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). In this course, you'll be introduced to more advanced and customized handling for virtual agent conversations that need to look up and convey dynamic data, and methods available to you for testing your virtual agent and logs which can be useful for understanding issues that arise. This is an intermediate course, intended for learners with the following type of role: Software developers: Codes computer software in a programming language (e.g., C++, Python, Javascript) and often using an SDK/API.

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Welcome to "Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Citizen Devs", the second course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to develop customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). In this course, you'll be introduced to adding voice (telephony) as a communication channel to your virtual agent conversations using Dialogflow CX.

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Earn a skill badge by completing the Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX quest, where you will learn how to create a conversational virtual agent, including how to: define intents and entities, use versions and environments, create conversational branching, and use IVR features. 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 this skill badge quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.

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Welcome to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.

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