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Saravana Thiagarajan Kathirvel

Date d'abonnement : 2022

Ligue d'Or

62359 points
Deploy and Evaluate Model Garden Models Earned jan. 23, 2026 EST
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK) Earned jan. 22, 2026 EST
Déployer des systèmes multi-agents avec Agent Development Kit (ADK) et Agent Engine Earned jan. 22, 2026 EST
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise Earned oct. 5, 2025 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler Earned sept. 30, 2025 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine Earned sept. 30, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux Earned sept. 29, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot Earned sept. 29, 2025 EDT
Model evaluation on Vertex AI Earned août 13, 2025 EDT
Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models Earned juin 7, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models Earned juin 6, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned juin 6, 2025 EDT
Introduction to Gemini Enterprise for Customer Experience Earned avr. 2, 2025 EDT
Deploy Google Agentspace Earned avr. 2, 2025 EDT
Deploy, Test & Evaluate Gen AI Apps Earned avr. 1, 2025 EDT
Integrate Generative AI Into Your Apps with Firebase Genkit Earned mars 29, 2025 EDT
Empower Gen AI Apps with Tool Use Earned mars 27, 2025 EDT
Build Generative AI Apps with Firebase Genkit Earned mars 27, 2025 EDT
Orchestrate LLM solutions with LangChain Earned mars 26, 2025 EDT
Orchestrating Gen AI Applications with LangChain Earned mars 26, 2025 EDT
Improving developer velocity with Gemini Code Assist Earned mars 24, 2025 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal Earned mars 24, 2025 EDT
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI Earned mars 22, 2025 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework Earned mars 22, 2025 EDT
Développer des applications avec Cloud Run Functions sur Google Cloud Earned mars 4, 2025 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run Earned fév. 28, 2025 EST
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud Earned fév. 26, 2025 EST
Développer des applications sans serveur avec Firebase Earned fév. 25, 2025 EST
Développer des applications avec Cloud Run sur Google Cloud : concepts fondamentaux Earned fév. 24, 2025 EST
Intégrer des applications avec Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud Earned fév. 23, 2025 EST
Développer des applications conteneurisées sur Google Cloud Earned fév. 23, 2025 EST
Accélérer l'échange de connaissances avec Gemini Enterprise Earned fév. 20, 2025 EST
Orchestration et chorégraphie de services sur Google Cloud Earned fév. 19, 2025 EST
Les bases du développement d'applications avec Google Cloud Earned fév. 17, 2025 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - Français Earned fév. 14, 2025 EST
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning Earned jan. 23, 2025 EST
Custom Search with Embeddings in Vertex AI Earned oct. 3, 2024 EDT
Recherche vectorielle et embeddings Earned sept. 30, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned sept. 27, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Travels Earned juin 28, 2024 EDT
The Arcade June Speedrun Earned juin 27, 2024 EDT
Se préparer à devenir Professional Cloud Architect Earned juin 2, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned fév. 1, 2024 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning Earned jan. 19, 2024 EST
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned jan. 17, 2024 EST
Text Prompt Engineering Techniques Earned jan. 13, 2024 EST
Introduction à Vertex AI Studio Earned jan. 12, 2024 EST
Créer des modèles de création de légendes pour les images Earned jan. 12, 2024 EST
Modèles Transformer et modèle BERT Earned jan. 11, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned jan. 11, 2024 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud Earned nov. 26, 2023 EST
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned nov. 25, 2023 EST
Cloud Run Skills Earned sept. 17, 2023 EDT
Document AI Earned juin 26, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts Earned juin 19, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur Earned juin 9, 2023 EDT
Mécanisme d'attention Earned juin 8, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images Earned juin 8, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français Earned juin 8, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable Earned juin 8, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned juin 8, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative Earned juin 7, 2023 EDT
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases Earned fév. 10, 2023 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base Earned oct. 18, 2022 EDT

In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.

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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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Dans ce cours, vous utiliserez Google Agent Development Kit pour créer des systèmes multi-agents complexes. Vous développerez des agents équipés d'outils qui pourront interagir sur la base de flux et de relations parent-enfant. Vous allez exécuter vos agents en local et les déployer sur Vertex AI Agent Engine sous la forme d'un flux agentif géré, où les décisions concernant l'infrastructure et le scaling des ressources seront traitées par Agent Engine. Veuillez noter que ces ateliers sont basés sur une version préliminaire du produit. Les mises à jour ne seront peut-être pas immédiatement reflétées dans le contenu.

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Agents d'IA générative : transformer l'entreprise est le cinquième et dernier cours du parcours de formation "Leader en IA générative". Il aborde la façon dont les entreprises peuvent utiliser des agents d'IA générative personnalisés pour relever des défis métier spécifiques. Des exercices pratiques vous apprendront à créer un agent d'IA générative de base tout en découvrant les composants de ces agents, comme les modèles, les boucles de raisonnement et les outils.

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Le cours "Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler" est le quatrième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours présente les applications d'IA générative de Google, telles que Gemini pour Workspace et NotebookLM. Il vous guide à travers des concepts comme l'ancrage, la génération augmentée par récupération, la création de requêtes efficaces et la conception de workflows automatisés.

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Le cours "IA générative : se familiariser avec le domaine" est le troisième du parcours de formation "Leader en IA générative". L'IA générative change notre façon de travailler et d'interagir avec le monde autour de nous. En tant que responsable, comment pouvez-vous exploiter son potentiel pour obtenir des résultats commerciaux concrets ? Dans ce cours, vous allez découvrir les différentes couches qui composent une solution d'IA générative, les offres de Google Cloud et les facteurs à prendre en compte au moment de choisir une solution.

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Le cours "IA générative : découvrir les concepts fondamentaux" est le deuxième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative. Vous comprendrez également comment l'IA générative permet de relever les défis métier à l'aide des différents types de données. Enfin, vous découvrirez les stratégies de Google Cloud pour gérer les limites des modèles de fondation et quelles sont les grandes problématiques du développement et du déploiement d'une IA responsable et sécurisée.

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Le cours "IA générative : au-delà du chatbot" est le premier du parcours de formation "Leader en IA générative" et n'a aucun prérequis. Ce cours vise à approfondir votre compréhension de base des chatbots afin de révéler le véritable potentiel de l'IA générative pour votre entreprise. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter toute la puissance de l'IA générative. Ce cours vous aidera également à identifier les facteurs à prendre en compte pour développer une stratégie d'IA générative efficace pour votre entreprise.

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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.

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Model tuning is an effective way to customize large models to your tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. Model tuning provides benefits such as higher quality results for your specific tasks and increased model robustness. You learn some of the tuning options available in Vertex AI and when to use them.

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Model Garden is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.

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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email. 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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This course explores the different products and capabilities of Gemini Enterprise for Customer Experience, including CX Agent Studio, Agent Assist and CX Insights. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.

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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.

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All applications, including generative AI applications, should be deployed securely & have their performance monitored. In this course, you will explore a pattern for easily securing prototype generative AI applications for internal tool use or customer demos. Additionally, you will learn strategies to unit test generative AI applications and evaluate their performance with the Rapid Evaluation API.

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Learn to build generative AI applications leveraging Firebase Genkit to call LLMs on Google Cloud and elsewhere, simplify complex applications' code and deploy your solution on Google Cloud.

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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.

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This course equips app developers with the skills to integrate generative AI features into their applications using Firebase Genkit. You learn how to leverage Firebase Genkit's capabilities for backend flows and seamless model execution, all using Node.js. The course guides you through the entire process, from prototyping to production, providing a pattern for building next-generation AI-powered applications.

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Learn to use LangChain to call Google Cloud LLMs and Generative AI Services and Datastores to simplify complex applications' code.

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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.

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Learn how Gemini can revolutionize your ability to develop applications! This course helps developers go beyond the basics and learn how to integrate Gemini into their workflows.

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Terminez le cours intermédiaire Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'utilisation de requêtes multimodales pour extraire des informations de données textuelles et visuelles, la génération d'une description vidéo et la récupération d'informations qui ne sont pas incluses dans une vidéo en utilisant la multimodalité avec Gemini ; la création de métadonnées de documents contenant du texte et des images, la collecte de tous les éléments de texte pertinents, et l'impression de citations à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval Augmented Generation) multimodale avec Gemini.

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Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'analyse d'images et de vidéos pour améliorer la création de contenu, et l'application de techniques d'appel de fonction dans l'API Gemini. Découvrez comment exploiter des techniques Gemini avancées et étendre les capacités de vos projets optimisés par l'IA, et explorez le fonctionnement de la génération de contenu multimodal.

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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.

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Dans ce cours, vous découvrirez Cloud Run Functions, le produit FaaS (Functions as a Service) sans serveur et entièrement géré de Google qui vous permet d'implémenter du code de fonction dédié répondant aux requêtes HTTP et aux événements de votre infrastructure cloud.

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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur sur Cloud Run pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'intégration de Cloud Run à Cloud Storage pour la gestion des données, la conception de systèmes asynchrones résilients à l'aide de Cloud Run et Pub/Sub, la construction de passerelles API REST reposant sur Cloud Run, et la création et le déploiement de services sur Cloud Run.

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Terminez le cours intermédiaire Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la configuration et la création d'images de conteneur Docker, la création et la gestion de clusters Google Kubernetes Engine (GKE), l'utilisation de kubectl pour gérer efficacement les clusters et le déploiement d'applications Kubernetes en appliquant des pratiques de livraison continue (CD) robustes.

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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.

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Ce cours présente la plate-forme sans serveur Cloud Run qui permet d'exécuter des applications. Il aborde les principes de base de Cloud Run, son modèle de ressources et le cycle de vie des conteneurs. Vous découvrirez les identités de service, comment contrôler l'accès aux services, et comment développer et tester votre application en local avant de la déployer sur Cloud Run. Vous apprendrez également à intégrer d'autres services Google Cloud afin de créer des applications complètes.

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Dans ce bref cours consacré à l'intégration d'applications avec les modèles Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud, vous découvrirez l'API Gemini et ses modèles d'IA générative. Vous apprendrez également à accéder aux modèles Gemini 1.0 Pro et Gemini 1.0 Pro Vision à partir du code. Enfin, vous testerez les capacités des modèles avec des requêtes contenant du texte, des images et des vidéos à partir d'une application.

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Dans ce cours, vous allez découvrir les conteneurs, et apprendre à créer et à empaqueter des images de conteneurs. Le contenu de ce cours comprend les bonnes pratiques à suivre pour la création et la sécurisation des conteneurs, et offre une introduction à Cloud Run et à Google Kubernetes Engine pour les développeurs d'applications.

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Combinez l'expertise de Google dans les domaines de la recherche et de l'IA grâce à Gemini Enterprise. Cet outil puissant est conçu pour aider les collaborateurs à trouver des informations précises dans des documents stockés, des e-mails, des conversations, des systèmes de suivi des demandes et d'autres sources de données, le tout grâce à une simple barre de recherche. L'assistant Gemini Enterprise peut également les aider à trouver des idées, faire des recherches, résumer des documents et exécuter des tâches comme inviter des collègues à un événement d'agenda pour faciliter la collaboration et l'exploitation des connaissances. (Veuillez noter que Gemini Enterprise s'appelait auparavant Google Agentspace ; il se peut donc que ce cours contienne des références à l'ancien nom du produit.)

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Ce cours vous présente les applications basées sur des événements et vous apprend à utiliser l'orchestration et la chorégraphie de services pour coordonner les microservices. Tout au long des cours et des ateliers pratiques, vous allez apprendre à utiliser Workflows, Eventarc, Cloud Tasks et Cloud Scheduler pour créer des applications de microservices sur Google Cloud.

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Dans ce cours, vous apprendrez les bases du développement d'applications sur Google Cloud. Vous découvrirez les bonnes pratiques concernant les applications cloud, ainsi que la façon de choisir les options de calcul et de données adaptées à vos cas d'utilisation d'applications. Vous découvrirez l'IA générative et comment l'utiliser pour créer des applications. Vous explorerez l'authentification et l'autorisation, le déploiement d'applications, l'intégration et la livraison continues, ainsi que la surveillance et le réglage des performances de vos applications exécutées dans Google Cloud. Tout au long des présentations et des ateliers pratiques, vous apprendrez les bases de la création et de l'exécution d'applications sur Google Cloud.

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Course Description:

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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification afin de devenir ingénieur professionnel en machine learning (PMLE, Professional Machine Learning Engineer). Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.

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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.

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Avec ce cours, explorez les technologies de recherche, les outils et les applications optimisés par l'IA. Découvrez la recherche sémantique, qui utilise les embeddings vectoriels (ou "plongements vectoriels"), la recherche hybride, qui combine les approches sémantique et par mots-clés, et la génération augmentée par récupération (RAG), qui réduit les hallucinations générées par l'IA en agissant comme un agent ancré. Enfin, acquérez une expérience pratique de Vertex AI Vector Search afin de créer votre moteur de recherche intelligent.

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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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Excited to follow your favorite soccer/football stars on their next quest? Use GenAIus Travel Guides to learn how to interact with chat applications, master prompt engineering, understand the importance of context in AI, and work with Generative AI. Earn an exclusive Google Cloud Generative AI Credential and showcase your new skills! No prior experience needed!

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Race to the finish line with the Arcade June Speedrun and pick up valuable skills along with an exclusive Google Cloud Credential. Get hands-on experience with APIs, learn how to build a serverless app, and more! No prior experience needed.

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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification qui permet de devenir Professional Cloud Architect. Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.

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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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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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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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Welcome Gamers! Learn Cloud Run Skills, all while having fun! In this game you will build a PDF converter web app on Cloud Run, learn to Use Cloud Run and Pub/Sub, build a REST API with Go and Cloud Run, and finally develop an application to create PDFs on Google Cloud. Earn the points by completing the steps in the lab... Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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This course provides partners the skills required to scope, design and deploy Document AI solutions for enterprise customers utilizing use-cases from both the procurement and lending arenas.

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Vous souhaitez générer des insights à partir de vos données marketing et créer des tableaux de bord ? Réunissez toutes vos données au même endroit afin d'effectuer des analyses à grande échelle et de créer des modèles. Apprenez à utiliser BigQuery et à interroger vos données pour créer des insights utiles, reproductibles et évolutifs. BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de paiement à l'usage, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.

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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 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 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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Dans le cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases," nous allons vous présenter l'organisation et les principes de Google Cloud. Nous vous apprendrons ensuite à créer et gérer des conteneurs de logiciels, puis nous vous ferons découvrir l'architecture de Kubernetes.

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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.

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