Migrating Oracle Workloads to Google Cloud
Earned avr. 16, 2024 EDT
Modernization of Applications using Openshift on Google Cloud
Earned avr. 14, 2024 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned avr. 11, 2024 EDT
Rapid Migration & Modernization Program
Earned avr. 9, 2024 EDT
Recherche vectorielle et embeddings
Earned avr. 8, 2024 EDT
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mars 25, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned mars 25, 2024 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
Earned mars 24, 2024 EDT
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned mars 22, 2024 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned mars 22, 2024 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned mars 19, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned mars 7, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned août 17, 2023 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned juil. 19, 2023 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned juil. 19, 2023 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned juil. 19, 2023 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned juil. 19, 2023 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned juil. 14, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned juil. 13, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned juil. 13, 2023 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juil. 13, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 12, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned juin 11, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned juin 11, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned juin 11, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned juin 11, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned juin 11, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned juin 9, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 9, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juin 9, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juin 9, 2023 EDT
Ce cours accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.
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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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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.
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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like
analyzing customer feedback, conducting market research, and generating
content ideas.
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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.
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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.
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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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This video covers how to use Gemini in Gmail to draft new emails,
refine their tone, respond with context from Drive files, and use smart
reply suggestions.
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This video covers how to use the 'Help me create' feature in Google Docs to generate a complete, formatted document by referencing content from other files in your Drive.
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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
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This video covers how to use Gemini in Gmail to summarize emails, find information, and draft replies, helping you manage your inbox more efficiently.
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This video covers how to use Gemini in Slides to automatically generate
meeting recaps and draft follow-up emails, which can streamline your
post-meeting workflow and save you time.
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This video covers how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities within Google Sheets to effortlessly pull data and generate insights in minutes, all without the need for any technical or coding background.
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This video will cover how to leverage Gemini Gems to create authentic
social media posts in your leader's unique voice. Learn to overcome the
challenge of scaling executive social presence by training a Gem with
writing samples and clear instructions. Discover how to generate engaging
posts quickly, saving time while amplifying thought leadership and
ensuring authenticity.
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This video covers how you can create your own Brevity Gem to summarize and transform messy notes or long documents into clear, concise, executive-ready summaries.
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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.
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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.
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This video covers how to eliminate tedious manual data entry using Gemini. Learn how to take a picture or screenshot of data (from PDFs, paper, or images) and prompt Gemini to instantly convert it into a structured Google Sheet. Discover this simple hack to save countless hours transcribing data, turning Gemini into your personal data entry assistant. Just snap, prompt, and export!
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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.
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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze
publicly available information, combine it with internal documents, and
extract key competitive insights.
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This video covers how to personalize your Gemini results in Google
Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly
into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant
AI output tailored to your needs.
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This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.
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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.
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This video will cover how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities in Google Docs to brainstorm ideas, draft various marketing content, and collaborate with your team.
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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
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This video covers how to create your own Gemini Gems, advanced AI capabilities that can automate repetitive tasks and supercharge your productivity.
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Complete the Build search and recommendations AI Applications skill badge to demonstrate your proficiency in deploying search and recommendation applications through AI Applications. Additionally, emphasis is placed on constructing a tailored Q&A system utilizing data stores.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
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 lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.
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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts.
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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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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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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Dans ce cours, vous allez apprendre à développer une application à l'aide de Flutter, le kit d'interface utilisateur portable de Google, et à y intégrer Gemini, la famille de modèles d'IA générative de Google. Vous allez également utiliser Vertex AI Agent Builder, la plate-forme de Google pour développer et gérer des agents d'IA et des applications.
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Améliorez l'expérience de navigation sur votre site Web en utilisant l'IA générative pour offrir une meilleure expérience de recherche à vos utilisateurs. Dans ce cours, vous allez apprendre à utiliser Vertex AI Search pour proposer aux utilisateurs de votre site Web une expérience de recherche générative leur permettant de découvrir le contenu proposé par votre site Web. En tant qu'éditeur de sites Web, vous allez également apprendre à utiliser l'IA générative pour traduire et améliorer rapidement et efficacement vos contenus à l'aide de suggestions.
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Les applications d'IA générative peuvent créer de nouvelles expériences utilisateur qu'il était quasiment impossible d'obtenir avant l'invention des grands modèles de langage (LLM). En tant que développeur d'applications, comment pouvez-vous utiliser l'IA générative pour créer des applications interactives et performantes sur Google Cloud ?
Dans ce cours, vous allez découvrir les applications d'IA générative, et comment vous pouvez utiliser la conception de requêtes et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des applications performantes à l'aide de LLM. Vous allez vous familiariser avec une architecture prête pour la production qui peut être utilisée pour les applications d'IA générative, et vous allez créer une application de chat basée sur des LLM et sur le RAG.
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Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production.
Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.
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Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.
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An AI-driven Contact Center as a Service (CCaaS) solution that is built natively on Google Cloud. The Implementation course provides Partners with essential training about the delivery of key features and functionality. The course explores how to leverage your key understanding of the product into successful customer implementation engagements with tips, best practices, guides, and more.
Note: This product was previously called Contact Center AI (CCAI) Platform you may see references to that name still in the course, however the course is technically correct.
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Le cours "Configure and Maintain CCAIP as an Admin" fournit aux utilisateurs finaux des connaissances de base sur les caractéristiques essentielles, les fonctionnalités, les informations de configuration et les rapports les plus pertinents pour le rôle d'administrateur. Il est particulièrement adapté aux administrateurs chargés du fonctionnement du centre de contact ainsi qu'à ceux qui analysent, dépannent et configurent la plate-forme afin de répondre au mieux aux demandes des clients. Ce programme examine certains aspects de la surveillance et de la création de rapports. Toutefois, ces sujets sont abordés plus en détail dans le cours intitulé "Managing Functions and Reporting with CCAIP".
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Le cours "Manage Functions and Reporting with CCAI Platform" apporte aux utilisateurs finaux des connaissances de base sur les fonctionnalités essentielles, la navigation, la surveillance, la création de rapports et les informations de configuration qui leur sont les plus utiles. Il s'adresse principalement aux équipes managériales des centres de contact, chargées de surveiller l'efficacité, les performances et les objectifs de KPI de l'ensemble des interactions avec les consommateurs. Bien que ce programme aborde certains paramètres et certaines options de configuration, il traite majoritairement de la fonctionnalité de création de rapports dans CCAI Platform.
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Ce cours fait découvrir aux agents des centres de contact les principales fonctionnalités de Contact Center AI Platform (CCAIP) qui leur sont destinées. CCAIP est une plate-forme de centre de contact unifiée qui permet aux organisations d'utiliser et de déployer CCAI plus rapidement, sans avoir à passer par plusieurs fournisseurs de technologies. Ce cours est particulièrement indiqué aux agents qui interagissent avec les clients par chat et par téléphone.
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Bienvenue dans le cours "Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos".
Il s'agit du premier cours du parcours "Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos". Anthos vous permet de créer et de gérer des applications modernes, et de les exécuter où vous le souhaitez. Anthos offre une expérience cohérente dans les environnements sur site et dans le cloud.
Dans ce cours, nous allons vous présenter les modules qui vous permettront d'acquérir des compétences que vous utiliserez en tant qu'architecte ou administrateur responsable de l'exécution d'environnements Anthos. Les modules de ce cours incluent des vidéos, des ateliers pratiques et des liens vers des ressources de documentation utiles.
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Dans ce cours, vous découvrirez la sécurité dans Kubernetes et Google Kubernetes Engine (GKE) (journaux et surveillance), ainsi que l'utilisation des services de stockage et de bases de données gérés Google Cloud à partir de GKE.
Il s'agit du deuxième cours de la série "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous aux cours "Infrastructure Google Cloud fiable: conception et processus" ou "Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos".
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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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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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The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting.
In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.
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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.
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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises.
GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.
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This L300 course explores the intricacies of the hardware and networking infrastructure, examines the role of Kubernetes in container orchestration, and how to master the deployment process. The course emphasizes critical security aspects, guiding you through defense-in-depth design, zero-trust architecture, and essential operational security measures for protecting sensitive data. You'll also gain valuable insights into operational aspects, such as resource management, upgrades, and solutions tailored for GDC customers.
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This L200 course comprehensively explores GDC air-gapped's concepts, architecture, and operational aspects, equipping learners with the knowledge to deploy and manage this solution effectively. The course delves into topics such as the roles of vendors and partners, hardware and software components, zero trust security, multi-tenancy, support and operations, observability, Identity and Access Management, managed services, and the GDC Sandbox environment. Furthermore, the course provides insights into compliance and accreditation processes, ensuring learners understand the regulatory landscape and can navigate it successfully. By the end of this course, learners will have a solid understanding of GDC air-gapped and be prepared to leverage its capabilities for their organization's needs.
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In this course, you will learn about GDC air-gapped (previously known as GDC Hosted), an offering from Google Distributed Cloud. This course provides both a business and technical overview of GDC air-gapped, exploring its key features and target customers.
Participants will gain insights into GDC air-gapped's value proposition and learn how to effectively communicate its benefits to potential clients, enabling them to qualify for sales opportunities.
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"Mise en réseau dans Google Cloud" est une série de cours en six parties. Bienvenue dans la première des six parties de notre série de cours "Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base".
Ce cours fournit une présentation complète des concepts fondamentaux de la mise en réseau, y compris les principes de base de la mise en réseau, les cloud privés virtuels (VPC) et le partage des réseaux VPC. Il traite également des techniques de journalisation et de surveillance des réseaux.
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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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This L300 course offers a comprehensive exploration of GDC connected, encompassing design, deployment, operations, and advanced networking. It explores the architecture, configuration, and management of GDC infrastructure, including server setup, control plane operations, and network connectivity. The course also covers operational aspects, like high availability, failover, and observability, along with advanced networking topics such as APIs, network functions, and plugins.
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This L200 course comprehensively explores GDC connected concepts, architecture, and operational aspects, equipping learners with the knowledge to deploy and manage this solution effectively. The course delves into topics such as its survivability features and best practices, security, networking, software stack, and hardware options. Furthermore, the course provides insights into its operating model. By the end of this course, learners will have a solid understanding of GDC connected and be prepared to leverage its capabilities for their organization's needs.
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Le cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : charges de travail" vous fera découvrir de manière très complète le développement d'applications cloud natives. Tout au long de votre formation, vous étudierez les opérations Kubernetes, la gestion des déploiements, la mise en réseau GKE et le stockage persistant.
Il s'agit du premier cours de la série "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : production".
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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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Ce cours s'adresse aux équipes de déploiement de Google Cloud et de ses organisations partenaires qui sont chargées de gérer le changement culturel et de combler les déficits de compétences des clients qui adoptent Google Workspace, d'obtenir l'appui de la direction et des personnes concernées chez le client, et de communiquer les changements anticipés au client et à ses utilisateurs. Il vous servira de guide pour respecter la méthodologie globale de gestion du changement Workspace et gérer toutes les phases du parcours client.
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This course on workspace transformation guides participants through modules designed to optimize and transform business environments using Google Workspace. It covers the Google Workspace Customer Success Methodology, provisioning processes, authentication and system access, mail routing, migration strategies, and coexistence planning to ensure a seamless transition and effective implementation.
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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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This course provides comprehensive skills on VM migration, from the initial assessment through the final implementation through presentations, demonstrations, and whiteboard session.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery. Sample data will be used during the migration. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.There will be one or more challenge labs that will test the learners' understanding of the topics. "This learning path aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery.
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Dans ce cours, vous allez explorer l'ingénierie de données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et la façon dont ces éléments se retrouvent dans les offres Google Cloud. Vous apprendrez également à relever les défis liés à l'ingénierie de données.
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Ce cours a pour objectif d'aider les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Les participants découvriront l'étendue et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen, puis évalueront leur niveau de préparation à l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Migration from Oracle to Cloud Spanner using HarbourBridge. This course describes an example scenario that uses sample data during the migration. This process includes using HarbourBridge for Assessment, Schema Conversion, Schema Transformation, Data Migration, and supporting tools for data validation.
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Dans ce cours, vous découvrirez Google Vids, une application de création et de montage de vidéos en ligne accessible à certains utilisateurs de Google Workspace. À travers des leçons et des démonstrations, vous apprendrez à créer et à raconter des histoires captivantes en vidéo pour le travail. Vous verrez également comment intégrer de manière fluide des éléments multimédias, des extraits audio et vidéo, personnaliser les styles et partager facilement vos créations.
Certaines fonctionnalités Vids utilisent l'IA générative pour vous aider à travailler plus efficacement. Pour rappel, les outils d'IA générative, Gemini compris, peuvent suggérer des informations inexactes ou inappropriées. Vous ne devez pas considérer les réponses générées par Gemini et ses fonctionnalités comme des conseils médicaux, juridiques, financiers ou de toute autre nature professionnelle. Sachez aussi que les suggestions des fonctionnalités de Gemini ne représentent pas l'opinion de Google et ne doivent pas être…
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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui permet aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore les fonctionnalités de Gemini dans Google Drive au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets. À la fin de ce cours, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour utiliser Gemini en toute confiance dans Google Drive afin d'améliorer vos workflows.
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In this course, you will learn about GDC connected (previously known as GDC Edge), an offering from Google Distributed Cloud. This course provides both a business and technical overview of GDC connected, exploring its key features and target customers.
Participants will gain insights into GDC connected's value proposition and learn how to effectively communicate its benefits to potential clients, enabling them to qualify for sales opportunities.
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This course focuses on how you can leverage the Google Cloud Analytics and AI/ML offerings to integrate and innovate with SAP
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This course is the third part of the SAP on Google Cloud Platform learning path. Following the SAP on Google Cloud Foundations eLearning and the SAP on Google Cloud Self-paced labs. Participants should have completed these two components before. This course consists of hands-on labs that provide a holistic experience of optimally configuring SAP on Google Cloud. Participants will learn to configure SAP on Google Cloud, and what best practices are, leaving the course with actionable experience to configure SAP on Google Cloud and run SAP workloads on Google Cloud for their customers.
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Perform a migration from Oracle to BigQuery using SQL Translation and DataFlow using Sample Data. Learners will complete a quiz that focuses on the process of transferring both schema and data from an Oracle enterprise data warehouse to BigQuery.
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This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Oracle and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Oracle, you also learn about similarities and differences between Oracle and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery. After this course, you can continue your BigQuery journey by completing the skill badge quest titled Build and Optimize Data Warehouses with BigQuery.
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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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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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Imagen provides a suite of generative AI tools to help you accelerate your creative workflows. This course provides you with demonstrations of all the key features currently found in Imagen.
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Do you want to keep your users engaged by suggesting content they'll love?
This course equips you with the skills to build a cutting-edge recommendations app using your own data with no prior machine learning knowledge. You learn to leverage AI Applications to build recommendation applications so that audiences can discover more personalized content, like what to watch or read next, with Google-quality results customized using optimization objectives.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Oracle to Cloud SQL using the Ora2Pg.
An example scenario using sample data will be used to demonstrate the migration. Learners will complete an assessment quiz that focuses on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.
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This course educates partners on key concepts around deploying Google Cloud VMware Engine (GCVE) and leveraging HCX to migrate VMs from on-premises VMware to GCVE.
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This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Snowflake and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Snowflake, you also learn about similarities and differences between Snowflake and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery. After this course, you can continue your BigQuery journey by completing the skill badge quest titled Build and Optimize Data Warehouses with BigQuery.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating workloads from Hadoop environments to corresponding Google Cloud services and hosted products. The following will addressed will be: The Hadoop ecosystem and products Hadoop architecture and post migration architectures to Google Cloud Assessment Data transfer options Workload migrations, namely: Spark to Dataproc Serverless, Apache Oozie to Composer (Airflow), and Hive to BigQuery Security and governance Logging and Monitoring
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Migration from AWS EC2 to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.
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Migration from on-premises VMware to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.
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Welcome to the course focusing on the Migration from Pivotal Cloud Foundry to Google Cloud. This program offers a practical demonstration that guides you through the step-by-step process of transitioning applications seamlessly between these two platforms.
Throughout this course, you'll engage in hands-on exercises and demos, providing a proof-of-concept journey.
This course provides insights into Pivotal Cloud Foundry and Tanzu Kubernetes Grid (TKG), and their roles in cloud infrastructure. It includes hands-on sessions for installing Tanzu CLI. You'll also learn to deploy management clusters efficiently, organize cloud resources, and create workload clusters.
Additionally, you will perform a workload migration from Tanzu Kubernetes Grid to Google Kubernetes Engine (GKE) and containerize an applications on Google Cloud.
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Migration from Azure to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.
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Outline the key steps in publishing an API to deliver selective company information to applications created by external developers.
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Dans ce cours, vous allez vous exercer à résoudre des problèmes concrets rencontrés lors de la création de pipelines de flux données. L'objectif principal est de gérer des données continues et illimitées avec les produits Google Cloud.
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Il n'a échappé à personne que le machine learning est une technologie très dynamique, et Google Cloud Platform a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Avec ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement du langage. Au cours de divers ateliers, vous allez extraire des entités à partir de texte, effectuer une analyse des sentiments et de la syntaxe, ainsi que transcrire du contenu audio avec l'API Speech-to-Text.
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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes en vogue dans le domaine de l'informatique. Ce sont toutefois des disciplines pointues, pour lesquelles il n'est pas toujours simple de trouver des documents de référence. Heureusement, Google Cloud propose des services conviviaux dédiés, ainsi que ce cours d'introduction, pour vous aider à faire vos premiers pas avec des outils comme BigQuery, l'API Cloud Speech et Video Intelligence.
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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.
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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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This skill badge course is designed to offer hands-on experience through labs, enabling participants to master Document AI for document processing and extraction tasks. By the end of the course, participants will be proficient in creating and testing Document AI processors, customizing document extraction using Document AI Workbench, and building custom processors to tackle real-world document processing challenges.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with building a Custom Doc Extractor using the Google Cloud AI solution. The following will be addressed:
Service: Document AI
Task: Extract fields
Processors: Custom Document Extractor and Document Splitter
Prediction: Using Endpoint to programmatically extract fields
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This course explores the quality assurance best practices and the tools available in Conversational Agents to ensure production grade quality during Conversational Agent development, as well as the key tenets for the creation of a robust end to end deployment lifecycle. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Conversational Agent development and introduces the native capabilities within Conversational Agents that support it. You will also learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your Conversational agent in Conversational Agents.
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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Conversational Agents development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Conversational Agent. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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Discover flows in Conversational Agents and learn how to build deterministic chat and voice experiences with language models. Explore key concepts like drivers, intents, and entities, and how to use them to create conversational agents.
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This course explores the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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This course explores the best practices, methods and tools to programmatically lead CCAI virtual agent delivery. It includes a high level overview of the end to end journey for building and deploying a virtual agent, as well as the core tenets to create a strong delivery culture. Additionally, this course covers the best practices for workflow management, defect tracking, release management and post-release support to ensure optimal virtual agent performance.
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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 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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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 "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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This course educates partners on key concepts of Google’s Migrate to Containers. It will cover planning, workload fitness for conversion, deployment with a processing cluster, and the migration process.
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In this course, you will learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your Conversational agent in Conversational Agents. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and this course is in the process of being updated to reflect the new product name for Dialogflow CX.
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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Conversational Agent self-service experiences. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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This course will equip you with the tools to develop complex conversational experiences in Conversational Agents capable of identifying the user intent and routing it to the right self service flow.
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Explore the Generative AI features for Conversational Agents and how to incorporate them into stateful Flows.
Discover the possibilities with Generators, Generative Fallback, and Data Stores, as well as best practices and security settings for using these features.
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This course will equip you with the tools to develop complex conversational experiences in Conversational Agents capable of identifying the user intent and routing it to the right self service flow. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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Explore Playbooks and their implementation of the ReAct pattern for building Conversational Agents. You will learn how to construct a Playbook, set up goals and instructions to build a chatbot in natural language, and learn to test and deploy your solution.
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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.
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Learn which Mandiant products directly enhance or augment capabilities provided by Chronicle SIEM and SOAR and how those products integrate into our workflow.
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This course will provide you with an overview of SIEM technology to set the stage for the differentiation and expansion of capabilities that Chronicle SIEM provides.
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This course will familiarize you with the core functionality of Chronicle, including the user interface, connections, and settings.
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Dans le dernier volet de la série de cours sur Dataflow, nous allons présenter les composants du modèle opérationnel de Dataflow. Nous examinerons les outils et techniques permettant de résoudre les problèmes et d'optimiser les performances des pipelines. Nous passerons ensuite en revue les bonnes pratiques en matière de test, de déploiement et de fiabilité pour les pipelines Dataflow. Nous terminerons par une présentation des modèles, qui permettent de faire évoluer facilement les pipelines Dataflow pour les adapter aux organisations comptant des centaines d'utilisateurs. Ces leçons vous aideront à vous assurer que votre plate-forme de données est stable et résiliente face aux imprévus.
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La gestion des réseaux est l'un des aspects les plus importants du cloud computing. Il s'agit de la structure sous-jacente de Google Cloud, qui relie l'ensemble de vos ressources et services entre eux. Ce cours aborde les services de gestion des réseaux essentiels de Google Cloud et vous permet de vous familiariser avec des outils spécialisés dans le développement de réseaux matures grâce à des ateliers pratiques. De la découverte des tenants et aboutissants des VPC à la création d'équilibreurs de charge professionnels, Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud vous permettra d'acquérir l'expérience pratique nécessaire pour développer des réseaux robustes.
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La sécurité est un aspect primordial des services Google Cloud. C'est pourquoi Google Cloud a développé des outils spécifiques pour garantir la sécurité de vos projets et le bon fonctionnement de l'authentification. Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec le service Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, la référence en termes de gestion des comptes utilisateur et de machines virtuelles. Vous développerez vos compétences en sécurité réseau en provisionnant des VPC et des VPN, et vous découvrirez les outils existants pour lutter contre les menaces de sécurité et la perte de données.
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
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 -…
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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
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 -…
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
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…
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to deploy and manage Google Backup and Disaster Recovery (BDR).
The following will be addressed:
the core components and business value of Google BDR,
the prerequisites before installing Google BDR,
the initial deployment of Google BDR,
creating and configuring components of a Backup Plan,
the components of a Backup Plan,
discovering VMware and Compute Engine VMs,
and protecting, backing up, and restoring VMs.
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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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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.
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In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.
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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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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production.
Les participants s'entraîneront à utiliser l'ingestion en flux continu de Vertex AI Feature Store au niveau du SDK.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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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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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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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
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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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Ce cours présente les solutions d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud permettant de développer des projets d'IA prédictive et générative. Il décrit les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, en englobant les éléments de base, le développement et les solutions d'IA. Son but est d'aider les data scientists, les développeurs d'IA et les ingénieurs en ML à améliorer leurs compétences et connaissances par le biais d'expériences d'apprentissage captivantes et d'exercices pratiques.
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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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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.
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In this course you will learn how Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the chat channel.
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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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This course is for Partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities, learn to identify high-impact use cases, and develop the skills to demonstrate and integrate these technologies seamlessly into client solutions and operations.
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This course is for Partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities and learn to identify high-impact use cases.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à utiliser les produits et services Google pour développer, tester et gérer des applications. Avec l'assistance de Gemini, vous apprendrez à développer une application Web, à corriger les erreurs de l'application, à créer des tests et à interroger des données. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le cycle de vie du développement logiciel (SDLC, software development lifecycle).
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs à gérer l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini de trouver et comprendre les journaux d'application, de créer un cluster GKE et d'étudier comment créer un environnement de compilation. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow DevOps.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs réseau à créer, mettre à jour et gérer des réseaux VPC. Vous apprendrez comment demander à Gemini de vous fournir des conseils spécifiques pour vos tâches de gestion de réseaux, que vous ne pourriez pas obtenir avec un moteur de recherche. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini permet d'utiliser plus facilement les réseaux VPC Google Cloud.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à sécuriser votre environnement et vos ressources cloud. Vous apprendrez à déployer des exemples de charges de travail dans un environnement Google Cloud, puis à identifier et à corriger les erreurs de configuration de la sécurité avec Gemini. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore votre stratégie de sécurité dans le cloud.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
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This skill badge course is designed to offer hands-on experience through labs, enabling participants to migrate applications to the cloud using a "Rehost" strategy. Participants will learn essential tasks involved in migrating both frontend (.Net application) and backend (MySQL database) components to existing virtual machines. Through guided and challenge labs, participants will validate successful migrations, reinforcing their understanding of cloud application modernization concepts.
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This learning path aims to upskill Google Cloud partners to perform the specific tasks associated with the priority workload. Learners will discover the specific tasks in rehosting applications from on-premises to Google Cloud. It also aims to re-platform applications to run in GKE. Learners will perform the tasks of Migrating MySQL, Angular, and .NET applications from their on-premises machines to Google Cloud VM instances. Sample code will be used during the migration. Learners will complete a challenge lab that focuses on the critical steps in a rehosting exercise - copying over code for the back-end, front-end, and middle-tier applications and validating that the applications have been migrated correctly. Learners will also complete a challenge lab that focuses on the critical steps in a re-platforming exercise - creating back-end, front-end, and middle-tier Docker images, deploying the same in the GKE cluster, and validating that the application has been deployed correctly.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE.
Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer du code, de recommander des services Google Cloud et de générer du code pour vos applications. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de développement d'applications.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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This skill badge course is designed to offer hands-on experience through labs, guiding participants in gaining practical expertise in modernizing Java applications on the Google Cloud.
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This course aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks in rehosting applications from on-premise to Google Cloud. It also aims to re-platform applications to run in GKE. Learners will perform the tasks of Migrating MySQL, Angular, and Java applications from their on-premise machines to Google Cloud VM instances. Sample code will be used during the migration.
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This course explores the different products and capabilities of Customer Engagement Suite (CES) and Conversational agents. 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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(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used)
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.
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In this course you will learn how Conversational AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.
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In this course you will learn how Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the voice channel, as well as the options available for integration with other platforms in the Conversational AI ecosystem.
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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui permet aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore les fonctionnalités de Gemini dans Google Meet. Au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets, vous allez découvrir les fonctionnalités de Gemini dans Google Meet. Vous allez apprendre à utiliser Gemini pour générer des images d'arrière-plan, améliorer la qualité de la vidéo et traduire des sous-titres. À la fin de ce cours, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour utiliser Gemini en toute confiance dans Google Meet afin d'optimiser l'efficacité de vos visioconférences.
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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce petit cours, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Slides.
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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce petit cours, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Sheets.
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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui permet aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore les fonctionnalités de Gemini dans Google Docs au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets. Vous allez apprendre à utiliser Gemini pour générer des contenus écrits basés sur des requêtes. Vous allez également découvrir comment l'utiliser pour modifier du texte que vous avez déjà rédigé, vous aidant ainsi à améliorer votre productivité globale. À la fin de ce cours, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour utiliser Gemini en toute confiance dans Google Docs afin d'améliorer vos écrits.
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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce petit cours, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Gmail.
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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce parcours de formation, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Workspace.
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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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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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In this course, you'll learn to develop generative agents that answer questions using websites, documents, or structured data. You will explore Vertex AI Applications and understand the advantages of data store agents, including their scalability and security.
You'll learn about different data store types and also discover how to connect data stores to agents and add personalization for enhanced responses.
Finally, you'll gain insights into common search configurations and troubleshooting techniques.
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This is an introductory course to all solutions in the Conversational AI portfolio and the Gen AI features that are available to transform them. The course also explores the business case around Conversational AI, and the use cases and user personas addressed by the solution. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and this course is in the process of being updated to reflect the new product name for Dialogflow CX.
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In this course you will learn the key architectural considerations that need to be taken into account when designing for the implementation of Conversational AI solutions. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and CCAI Insights was renamed to Conversational Insights.
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This is a introductory course to all solutions in the Contact Centre AI (CCAI) portfolio and the Generative AI features that are poised to transform them. The course also explores the CCAI go to market and engagement model, the business case around CCAI, as well as the use cases and user personas addressed by the solution.
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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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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of rehosting Oracle Workloads on Google Cloud.
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This course focuses on modernizing applications using OpenShift on Google Cloud. Throughout this course, you'll gain the skills necessary to describe and understand OpenShift and successfully re-platform it to Google Cloud.
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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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The Google Cloud Rapid Migration & Modernization Program (RaMP) is a holistic, end-to-end migration/modernization program that helps customers & partners leverage expertise and best practices, lower risk, control costs, and simplify a customer's path to cloud success. This course will give an overview of the program and some of the tools and best practices available to support customer migrations & modernizations.
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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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Ce cours présente une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour les prétraiter.
On présente à cette équipe trois options de création de modèles de ML pour deux cas d'utilisation spécifiques. Ce cours explique pourquoi l'équipe tire parti des avantages d'AutoML, de BigQuery ML ou de l'entraînement personnalisé pour atteindre ses objectifs.
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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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This course enables system integrators and partners to understand the principles of automated migrations, plan legacy system migrations to Google Cloud leveraging G4 Platform, and execute a trial code conversion.
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Les organisations qui migrent des données et des applications vers le cloud font face à de nouveaux défis en termes de sécurité. Le cours "Confiance et sécurité avec Google Cloud" présente les principes de base de la sécurité dans le cloud, les avantages de l'approche multicouche de Google Cloud concernant la sécurité de l'infrastructure, et la manière dont Google gagne et conserve la confiance des clients vis-à-vis du cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour repenser leurs processus métier.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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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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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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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes.
"Scaling avec la suite Google Cloud Operations" présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants ou investir dans de nouveaux produits et services. Le cours "Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud" aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud est une grande source de valeur pour les entreprises. En combinant le potentiel de cette technologie avec celui des données, il est possible de créer encore plus de valeur et d'offrir de nouvelles expériences client. "Explorer la transformation des données avec Google Cloud" vous fait découvrir la valeur que les données peuvent apporter à une entreprise et les façons dont Google Cloud peut les rendre utiles et accessibles. Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il a pour but d'aider les participants à évoluer dans leur poste et à façonner l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud et la transformation numérique suscitent beaucoup d'enthousiasme, mais elles génèrent aussi souvent beaucoup de questions laissées sans réponse.
Par exemple : Qu'est-ce que la technologie cloud ? Qu'entend-on par transformation numérique ? Que peut vous apporter la technologie cloud ? Et par où commencer ?
Si vous vous êtes déjà posé une de ces questions, vous êtes au bon endroit. Ce cours offre un aperçu des opportunités et des défis que les entreprises peuvent rencontrer lors de leur transformation numérique. Si vous souhaitez découvrir les technologies cloud afin de pouvoir exceller dans votre rôle et contribuer à bâtir l'avenir de votre entreprise, ce cours d'introduction sur la transformation numérique est pour vous. Il fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader.
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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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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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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.
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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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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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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.
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned oct. 7, 2025 EDT
Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models
Earned oct. 6, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned sept. 27, 2025 EDT
AI Boost Bites: Project Notebooks
Earned sept. 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research
Earned sept. 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews
Earned sept. 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM
Earned sept. 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps
Earned sept. 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned sept. 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Email Content Creation
Earned sept. 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Create Docs in Seconds
Earned sept. 9, 2025 EDT
AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Tame Your Inbox with AI
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Slide Summaries
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: No-Code Sheets & Scripts
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Amplify Exec Voices with AI
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Exec Summaries with Gemini Gems
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Image-to-Sheets Hack
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Poke Holes in Your Strategy
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned sept. 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts
Earned sept. 1, 2025 EDT
AI Boost Bites: TL;DR with Gemini in Docs & Drive
Earned sept. 1, 2025 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace
Earned sept. 1, 2025 EDT
AI Boost Bites: Content Generation with Gemini Made Easy
Earned août 26, 2025 EDT
AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned août 26, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems – Your ultimate marketing sidekick
Earned août 26, 2025 EDT
Build search and recommendations applications with AI Applications
Earned août 11, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned août 11, 2025 EDT
Edit images with Imagen
Earned juil. 31, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models
Earned juil. 30, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned juil. 30, 2025 EDT
Créer des agents d'IA générative avec Vertex AI et Flutter
Earned juil. 30, 2025 EDT
Moderniser des sites Web à l'aide de l'IA générative sur Google Cloud
Earned juil. 29, 2025 EDT
Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud
Earned juil. 21, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned juin 30, 2025 EDT
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned juin 26, 2025 EDT
Contact Center as a Service Implementation
Earned juin 4, 2025 EDT
Configure and Maintain CCAIP as an Admin - Français
Earned mai 20, 2025 EDT
Manage Functions and Reporting with CCAIP - Français
Earned mai 20, 2025 EDT
Handle Consumer Interactions with CCAIP - Français
Earned mai 20, 2025 EDT
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos - Français
Earned mai 12, 2025 EDT
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : production
Earned mai 12, 2025 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned avr. 30, 2025 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned avr. 30, 2025 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned avr. 30, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned avr. 22, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned avr. 22, 2025 EDT
Déployer des systèmes multi-agents avec Agent Development Kit (ADK) et Agent Engine
Earned avr. 21, 2025 EDT
AI Services and GDC Deployments and Operations
Earned avr. 14, 2025 EDT
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC
Earned avr. 11, 2025 EDT
GDC Platform Introduction
Earned avr. 11, 2025 EDT
L300 Google Distributed Cloud air-gapped
Earned avr. 3, 2025 EDT
L200 Google Distributed Cloud air-gapped
Earned mars 26, 2025 EDT
Introduction to Google Distributed Cloud air-gapped
Earned mars 20, 2025 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base
Earned mars 19, 2025 EDT
Deploy Google Agentspace
Earned mars 17, 2025 EDT
L300 Google Distributed Cloud connected
Earned mars 10, 2025 EDT
L200 Google Distributed Cloud Connected
Earned mars 10, 2025 EDT
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : charges de travail
Earned mars 10, 2025 EDT
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases
Earned fév. 25, 2025 EST
Change Management for Google Workspace - Français
Earned fév. 14, 2025 EST
Workspace Transformation
Earned fév. 14, 2025 EST
Build Generative AI Apps with Firebase Genkit
Earned fév. 7, 2025 EST
VM Migration for Partners
Earned fév. 6, 2025 EST
Snowflake to BigQuery Migration
Earned fév. 6, 2025 EST
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned fév. 5, 2025 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned jan. 30, 2025 EST
Oracle to Cloud Spanner
Earned jan. 29, 2025 EST
Créer des vidéos captivantes avec Google Vids
Earned jan. 27, 2025 EST
Gemini dans Google Drive
Earned jan. 27, 2025 EST
Introduction to Google Distributed Cloud connected
Earned jan. 27, 2025 EST
Analytics for SAP on Google Cloud
Earned jan. 15, 2025 EST
SAP on Google Cloud
Earned jan. 15, 2025 EST
Oracle to BigQuery Migration
Earned jan. 6, 2025 EST
BigQuery Fundamentals for Oracle Professionals
Earned jan. 6, 2025 EST
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned déc. 31, 2024 EST
Accélérer l'échange de connaissances avec Gemini Enterprise
Earned déc. 18, 2024 EST
Accelerate Your Creativity with Text-to-Image using Imagen
Earned déc. 18, 2024 EST
Recommendations with AI Applications
Earned déc. 13, 2024 EST
Oracle to Cloud SQL for PostgreSQL
Earned déc. 6, 2024 EST
Migrating VMware to Google Cloud VMware Engine
Earned déc. 6, 2024 EST
BigQuery Fundamentals for Snowflake Professionals
Earned nov. 14, 2024 EST
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery
Earned nov. 6, 2024 EST
Migrating Hadoop Workloads
Earned nov. 6, 2024 EST
AWS EC2 to Compute Engine
Earned nov. 6, 2024 EST
On-Premises VMware to Compute Engine
Earned nov. 6, 2024 EST
Migrating Pivotal Cloud Foundry (PCF) to Google Cloud
Earned nov. 6, 2024 EST
Azure Virtual Machines to Compute Engine
Earned nov. 6, 2024 EST
Google API products: A key to modern application development
Earned oct. 31, 2024 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned oct. 30, 2024 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned oct. 28, 2024 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned oct. 28, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned oct. 24, 2024 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned oct. 22, 2024 EDT
Build Custom Processors with Document AI
Earned oct. 21, 2024 EDT
Document AI: Building a Custom Document Extractor
Earned oct. 18, 2024 EDT
Conversational Agents Quality Assurance and Deployment Lifecycle
Earned oct. 14, 2024 EDT
Performance Measurement
Earned oct. 4, 2024 EDT
Webhook fundamentals
Earned oct. 3, 2024 EDT
Stateful Flows
Earned oct. 3, 2024 EDT
Conversation Design Fundamentals
Earned oct. 1, 2024 EDT
DFCX Virtual Agent Delivery Framework
Earned oct. 1, 2024 EDT
CCAI Operations and Implementation
Earned sept. 25, 2024 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Citizen Devs
Earned sept. 23, 2024 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Software Devs
Earned sept. 20, 2024 EDT
Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals
Earned sept. 20, 2024 EDT
Migrate to Containers using the Migration Assessment Tool
Earned sept. 17, 2024 EDT
Advanced Performance Measurement
Earned sept. 15, 2024 EDT
Advanced Webhook Concepts
Earned sept. 11, 2024 EDT
Building Complex Self-Service Experiences in Conversational Agents
Earned sept. 11, 2024 EDT
Incorporate Generative Features into Conversational Agent flows
Earned sept. 9, 2024 EDT
Building Complex Self-Service Experiences in Conversational Agents
Earned sept. 9, 2024 EDT
Generative Playbooks
Earned sept. 9, 2024 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations
Earned sept. 8, 2024 EDT
Mandiant Fundamentals
Earned août 29, 2024 EDT
Chronicle SIEM Fundamentals
Earned août 29, 2024 EDT
SOAR Fundamentals
Earned août 29, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : opérations
Earned août 29, 2024 EDT
Automatiser le déploiement et gérer le trafic sur un réseau Google Cloud
Earned août 28, 2024 EDT
Principes fondamentaux de la sécurité et de l'identité
Earned août 26, 2024 EDT
[DEPRECATED] - Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Earned août 21, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned août 21, 2024 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Earned août 19, 2024 EDT
[DEPRECATED]-Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français
Earned août 16, 2024 EDT
Google Backup and Disaster Recovery
Earned août 16, 2024 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned août 12, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned août 12, 2024 EDT
Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud
Earned août 12, 2024 EDT
Orchestrating Gen AI Applications with LangChain
Earned août 2, 2024 EDT
Improving developer velocity with Gemini Code Assist
Earned juil. 31, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned juil. 24, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned juil. 24, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned juil. 24, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned juil. 23, 2024 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned juil. 19, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned juil. 18, 2024 EDT
Systèmes de machine learning de production
Earned juil. 14, 2024 EDT
Ingénierie des caractéristiques
Earned juil. 11, 2024 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned juil. 11, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned juil. 9, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned juil. 2, 2024 EDT
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI
Earned juil. 2, 2024 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned juil. 2, 2024 EDT
Introduction to Agent Assist and its GenAI Capabilities
Earned juil. 1, 2024 EDT
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned juin 24, 2024 EDT
Selling the Platform & Building Client Trust
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Unlocking the Power of Google Cloud Generative AI for Partners
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.NET Modernization
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Vertex AI Search for Commerce
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Modernize Java Applications
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Introduction to CES and Conversational Agents
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Search with AI Applications
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Agent Summarization (Custom)
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Integrate Agent Assist with Telephony and Chatbot Systems
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Gemini dans Google Meet
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Gemini dans Gmail
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Introduction à Gemini pour Google Workspace
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Text Prompt Engineering Techniques
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Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
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Virtual FAQ with data store agents
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Intro to Conversational AI and Conversational AI Engagement Framework
Earned avr. 28, 2024 EDT
Customer Engagement Suite with Google AI Architecture
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Intro to CCAI and CCAI Engagement Framework
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Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned avr. 16, 2024 EDT
Migrating Oracle Workloads to Google Cloud
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Modernization of Applications using Openshift on Google Cloud
Earned avr. 14, 2024 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
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Rapid Migration & Modernization Program
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Recherche vectorielle et embeddings
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Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mars 25, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
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Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
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Confiance et sécurité avec Google Cloud
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Generative AI Explorer : Vertex AI
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Generative AI for Business Leaders
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Generative AI Fundamentals
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Scaling avec la suite Google Cloud Operations
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Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
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La transformation numérique avec Google Cloud
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Implementing Generative AI with Vertex AI
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Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
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Introduction à Vertex AI Studio
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