Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK)
Earned nov. 27, 2025 EST
Déployer des systèmes multi-agents avec Agent Development Kit (ADK) et Agent Engine
Earned nov. 27, 2025 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned jan. 11, 2024 EST
Ingénierie des caractéristiques
Earned jan. 3, 2024 EST
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned nov. 25, 2022 EST
Launching into Machine Learning - Français
Earned nov. 15, 2022 EST
How Google Does Machine Learning - Français
Earned nov. 1, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned oct. 18, 2022 EDT
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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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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Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
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Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.
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Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la plate-forme Vertex AI et comment pouvez-vous l'utiliser pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning AutoML sans écrire une seule ligne de code ? Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ?
Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, …
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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK)
Earned nov. 27, 2025 EST
Déployer des systèmes multi-agents avec Agent Development Kit (ADK) et Agent Engine
Earned nov. 27, 2025 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned jan. 11, 2024 EST
Ingénierie des caractéristiques
Earned jan. 3, 2024 EST
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned nov. 25, 2022 EST
Launching into Machine Learning - Français
Earned nov. 15, 2022 EST
How Google Does Machine Learning - Français
Earned nov. 1, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned oct. 18, 2022 EDT