Jhon Enrique Cernadas Martinez
Member since 2022
Bronze League
30299 points
Member since 2022
Learn about how you can use Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents. This course covers ADK’s open-source framework, moving from simple prompt engineering to a code-first, structured software development approach suitable for enterprise-grade, multi-agent systems.
You’ve built your first agent—now it’s time to take it further. In this course, you’ll advance your skills by learning how to turn a basic AI agent into a sophisticated, precise assistant—applying advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output patterns. Join the community forum for questions and discussions
Turn your understanding of agents into practical reality by building, configuring, and running your first AI agent using Google’s Agent Development Kit (ADK). In this hands-on course, you’ll set up a complete ADK development environment, create agents with both Python code and YAML configuration, and run them through multiple interfaces. You’ll also learn the core parameters that define agent behavior, taking what you learned in course 1 and applying it to working code.
AI Agents represent a major shift beyond traditional large language models (LLMs): instead of simply generating text-based solutions, they can also act autonomously to execute them. This course introduces the fundamentals of AI Agents, how they differ from LLM APIs, and where they add value in the real world. Based on Google’s agents whitepaper, it provides the theoretical foundation needed before writing your first lines of agent code—ideal for developers, architects, and technical decision-makers who want to understand AI systems through the lens of autonomous, goal-directed behavior (and not just text generation). Join the community forum for questions and discussions.
Bu kursta Vertex AI Studio tanıtılmaktadır. Bu araç, üretken yapay zeka modelleriyle etkileşime geçmek, kurumsal fikirlerin prototipini oluşturmak ve bunları gerçek hayatta uygulamak için kullanılır. Gerçek hayattan kullanım alanları, etkileşimli dersler ve uygulamalı laboratuvarlar aracılığıyla, ilk istemden son ürüne uzanan yaşam döngüsünü keşfedecek ve çoklu format destekli Gemini uygulamaları, istem tasarımı, istem mühendisliği ve model ayarlama konularında Vertex AI Studio'dan nasıl yararlanabileceğinizi öğreneceksiniz. Bu kursun amacı, Vertex AI Studio'yu kullanarak projelerinizde üretken yapay zekadan yararlanabilmenizi sağlamaktır.
This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
As organizations move their data and applications to the cloud, they must address a rapidly evolving landscape of security challenges. This course explores the foundations of cloud security, the value of Google Cloud’s secure-by-design infrastructure, and the defense-in-depth strategy, while highlighting how AI-driven operations and compliance tools help organizations meet strict global regulatory requirements. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
Üretken Yapay Zeka Ajanları: Kuruluşunuzu Dönüştürün, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının beşinci ve son kursudur. Bu kursta, kuruluşların özel üretken yapay zeka ajanlarını kullanarak belirli işletme zorluklarının üstesinden nasıl gelebileceği ele alınmaktadır. Temel bir üretken yapay zeka ajanı oluşturarak pratik yapacak, bu ajanların modeller, mantık döngüleri ve araçlar gibi bileşenlerini keşfedeceksiniz.
Bu kurs, MLOps ekiplerinin üretken yapay zeka modellerini dağıtırken ve yönetirken karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmek için gereken bilgi ve araçları sağlamaktadır. Ayrıca yapay zeka ekiplerinin, MLOps süreçlerini kolaylaştırıp üretken yapay zeka projelerinde başarıya ulaşması için Vertex AI'ın nasıl yardımcı olduğunu öğrenmenizi amaçlamaktadır.
Üretken Yapay Zeka Uygulamaları ile İşinizi Dönüştürün, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının dördüncü kursudur. Bu kursta, Google'ın üretken yapay zeka uygulamaları (ör. Gemini ile Google Workspace ve NotebookLM) tanıtılmaktadır. Temellendirme, veriyle artırılmış üretim, etkili istemler hazırlama ve otomatik iş akışları oluşturma gibi kavramlar hakkında size rehberlik eder.
Üretken Yapay Zeka: Ekosistemi Tanıma, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının üçüncü kursudur. Üretken yapay zeka, çalışma şeklimizi ve çevremizle etkileşim kurma biçimimizi değiştiriyor. Peki bir lider olarak bu teknolojinin gücünden yararlanıp işletmenizde nasıl gerçek sonuçlar elde edebilirsiniz? Bu kursta, üretken yapay zeka çözümleri oluşturmanın farklı katmanlarını, Google Cloud'un sunduğu hizmetleri ve çözüm seçerken dikkate alınması gereken faktörleri keşfedeceksiniz.
Üretken Yapay Zeka: Temel Kavramları Öğrenin, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının ikinci kursudur. Bu kursta, yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka arasındaki farkları keşfederek üretken yapay zekanın temel kavramlarını öğrenecek ve çeşitli veri türlerinin üretken yapay zekanın kurumsal zorlukları çözmesine nasıl yardımcı olduğunu anlayacaksınız. Temel modellerin sınırlamalarını gidermeye yardımcı olacak Google Cloud stratejileriyle sorumlu ve güvenli yapay zeka geliştirme ve dağıtımının temel zorlukları hakkında da bilgi edineceksiniz.
Giriş seviyesindeki bu mikro öğrenme kursu, sorumlu yapay zekanın ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve Google'ın sorumlu yapay zekayı ürünlerinde nasıl uyguladığını açıklamayı amaçlamaktadır. Ayrıca Google'ın 3 yapay zeka ilkesini de tanıtır.
Üretken Yapay Zeka: Chatbot'tan Daha Fazlası, Üretken Yapay Zeka Lideri öğrenme rotasının ilk kursudur ve ön koşul gerektirmez. Bu kurs, chatbot'larla ilgili temel bilgilerin ötesine geçerek üretken yapay zekanın kuruluşunuza sağlayabileceği gerçek potansiyeli keşfetmeyi amaçlamaktadır. Üretken yapay zekanın gücünden yararlanmak için çok önemli olan temel modeller ve istem mühendisliği gibi kavramları keşfedeceksiniz. Kurs ayrıca kuruluşunuz için başarılı bir üretken yapay zeka stratejisi geliştirirken dikkate almanız gereken önemli noktalar hakkında size rehberlik edecek.
Giriş seviyesindeki bu mikro öğrenme kursunda; büyük dil modellerinin (LLM) ne olduğu, hangi kullanım alanlarında kullanılabilecekleri ve istem ayarlama ile LLM performansını nasıl artırabileceğiniz ele alınmaktadır. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirebileceğiniz Google araçları da yer almaktadır.
Bu giriş seviyesi mikro öğrenme kursu, üretken yapay zekanın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinden farkını açıklamayı amaçlamaktadır. Ayrıca kendi üretken yapay zeka uygulamalarınızı geliştirebileceğiniz Google araçları da ele alınmaktadır.
Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery.
This course introduces Google Cloud's AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects. It explores the various technologies, products, and tools available throughout the data-to-AI lifecycle, empowering data scientists, AI developers, and ML engineers to enhance their expertise through interactive exercises.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Güvenli Bir Google Cloud Ağı Oluşturma kursunu tamamlayarak beceri rozeti kazanın. Bu kursta, Google Cloud'da uygulamalarınızı derlemek, ölçeklendirmek ve korumak için ağla ilgili birden fazla kaynak hakkında bilgi edineceksiniz.
Earn a skill badge by completing the Analyze Speech and Language with Google APIs quest, where you learn how to use the Natural Language and Speech APIs in real-world settings.
Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.
Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.
Earn the intermediate skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI skill badge course, where you learn how to use Google Cloud's Vertex AI platform, AutoML, and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning models.
Giriş düzeyindeki Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Dataprep by Trifacta ile veri temizleme, Dataflow'da veri ardışık düzenleri çalıştırma, Managed Service for Apache Spark'ta küme oluşturma ve Apache Spark işleri çalıştırma ve makine öğrenimi API'lerini (Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API ve Video Intelligence API dahil olmak üzere) çağırma.
Google Cloud'da Uygulama Geliştirme Ortamı Oluşturma kursunu tamamlayarak beceri rozeti kazanın. Bu kursta Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions ve Pub/Sub gibi teknolojilerin temel özelliklerini kullanarak depolama odaklı bulut altyapısı oluşturma ve bu altyapıyla bağlantı kurmayı öğreneceksiniz.
Google Workspace with Gemini provides customers with generative AI features in Google Workspace. In this learning path, you learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
This course empowers learners to secure their Google Workspace environment. Learners will implement strong password policies and two-step verification to govern user access. They will then utilize the security investigation tool to proactively identify and respond to security risks. Next, they will manage third-party app access and mobile devices to ensure security. Finally, learners will enforce email security and compliance measures to protect organizational data.
This course was designed to give learners a comprehensive understanding of Google Workspace core services. Learners will explore enabling, disabling, and configuring settings for these services, including Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, and Docs. Next, they'll learn how to deploy and manage Gemini to empower their users. Finally, learners will examine use cases for AppSheet and Apps Script to automate tasks and extend the functionality of Google Workspace applications.
Giriş düzeyindeki Compute Engine İçin Cloud Load Balancing'i Uygulama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Compute Engine'de sanal makineler oluşturma ve dağıtma. Ağ ve uygulama yük dengeleyicileri yapılandırma.
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
Google Cloud Computing Foundations kursunda, bulut bilişimi alanında daha önce çalışmamış veya bu konuda hiç deneyimi olmayan bireylere; temel bulut kavramları, büyük veri ve makine öğrenimi gibi kavramlar ve Google Cloud’un bu kavramlarla hangi noktada, nasıl birlikte çalıştığı ayrıntılı bir genel bakışla anlatılır. Kursun sonunda öğrenciler bulut bilişimi, büyük veri ve makine öğrenimi konularında fikir yürütüp bazı becerileri pratik olarak sergileyebilecek seviyeye ulaşacaktır. Bu kurs, Google Cloud Computing Foundations adlı kurs serisinin bir parçasıdır. Kurslar aşağıdaki sırayla tamamlanmalıdır: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales Bu üçüncü kursta güvenli ağlar oluşturma,…
Google Cloud Computing Foundations kursunda, bulut bilişimi alanında daha önce çalışmamış veya bu konuda hiç deneyimi olmayan bireylere; temel bulut kavramları, büyük veri ve makine öğrenimi gibi kavramlar ve Google Cloud’un bu kavramlarla hangi noktada, nasıl birlikte çalıştığı ayrıntılı bir genel bakışla anlatılır. Kursun sonunda öğrenciler bulut bilişimi, büyük veri ve makine öğrenimi konularında fikir yürütüp bazı becerileri pratik olarak sergileyebilecek seviyeye ulaşacaktır. Bu kurs, Google Cloud Computing Foundations adlı kurs serisinin bir parçasıdır. Kurslar aşağıdaki sırayla tamamlanmalıdır: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales Bu ikinci kursta Google Cloud'da depol…
Google Cloud Computing Foundations kursunda, bulut bilişimi alanında daha önce çalışmamış veya bu konuda hiç deneyimi olmayan bireylere; temel bulut kavramları, büyük veri, makine öğrenimi gibi kavramlar ve Google Cloud'un bu kavramlarla hangi noktada, nasıl birlikte çalıştığı ayrıntılı bir genel bakışla anlatılır. Kursun sonunda öğrenciler bulut bilişimi, büyük veri ve makine öğrenimi konularında fikir yürütüp bazı becerileri pratik olarak sergileyebilecek seviyeye ulaşacaktır. Bu kurs, Google Cloud Computing Foundations adlı kurs serisinin bir parçasıdır. Kurslar aşağıdaki sırayla tamamlanmalıdır: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales İlk kursta bulut bilişimi, Google Cloud'u k…
Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. This course explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Many traditional enterprises use legacy systems and apps that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems and investing in new products and services. This course explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Cloud technology is a powerful asset, and when paired with data, it becomes a catalyst for innovation and enhanced customer experiences. Exploring Data Transformation with Google Cloud examines how organizations can leverage the cloud to make their data more accessible, actionable, and valuable. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Digital transformation is a critical journey for modern organizations, and establishing a strong baseline in cloud computing is the first step toward driving meaningful innovation. Digital Transformation with Google Cloud introduces the core technologies and strategic frameworks that help organizations modernize their operations. This course explores fundamental cloud concepts, global network infrastructure, and the shared responsibility model to help leaders navigate their path to the cloud with confidence. As part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.