Dhiraj Hasija
Miembro desde 2024
Liga de Plata
9758 puntos
Miembro desde 2024
This course aims to equip conversational designers and builders with the concepts and practical skills to design, build, and test sophisticated, multi-agent, and multimodal Customer Experience agents using Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio).
This course will focus on Agent Assist, an AI-powered tool designed to enhance customer service interactions. In this course, you will learn how Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the chat channel. You’ll learn how to take full advantage of Agent Assist from Gemini Enterprise for Customer Experience, and its range of Gen AI features and functionality.
Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub.
Completa la insignia de habilidad intermedia Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: aplicar los principios de la infraestructura como código (IaC) con Terraform; aprovisionar y administrar recursos de Google Cloud con parámetros de configuración de Terraform; realizar una administración de estado eficaz (local y remota) y modularizar el código de Terraform para la reutilización y la organización.
Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.
This course equips full-stack mobile and web developers with the skills to integrate generative AI features into their applications using LangChain. You'll learn how to leverage LangChain’s capabilities for backend flows and seamless model execution, all within the familiar environment of Python. The course guides you through the entire process, from prototyping to production, ensuring a smooth journey in building next-generation AI-powered applications.
In this skill badge, you will demonstrate your ability to deploy Google Agentspace and set up data stores and actions. To learn these skills, we encourage you to take the course Accelerate Knowledge Exchange with Agentspace.
Combina la experiencia en la búsqueda y la IA de Google con Gemini Enterprise, una herramienta potente diseñada para ayudar a los empleados a encontrar información específica en almacenes de documentos, correos electrónicos, chats, sistemas de tickets y otras fuentes de datos, todo desde una sola barra de búsqueda. El asistente de Gemini Enterprise también puede ayudarte a generar ideas, investigar, crear esquemas de documentos y realizar acciones como invitar a compañeros de trabajo a un evento de calendario para acelerar el trabajo de conocimiento y la colaboración de todo tipo. (Ten en cuenta que Gemini Enterprise antes se llamaba Google Agentspace, por lo que puede haber referencias al nombre anterior del producto en este curso).
Demonstrate the ability to create and deploy generative virtual agents with natural language using Vertex AI Agent Builder and augment responses by integrating Gemini responses with third party APIs and your own data stores You will use the following technologies and Google Cloud services: Vertex AI Agent Builder Gemini Cloud Functions
This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.