subhendu datta bhowmik
Membro dal giorno 2023
Campionato Diamante
6633 punti
Evaluate and Improve Agent Development Kit Agents
Earned ago 29, 2026 EDT
Cost Estimation and Optimization for Agentic Solutions
Earned ago 29, 2026 EDT
Hill Climb Generative and Agentic Systems
Earned ago 27, 2026 EDT
Upgrade to the Latest Gemini Models
Earned ago 27, 2026 EDT
Evaluate Agents on Gemini Enterprise Agent Platform
Earned ago 27, 2026 EDT
Evaluate Generative and Agentic Systems
Earned ago 18, 2026 EDT
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK)
Earned ago 18, 2026 EDT
Craft ADK Agents with Persistent Memories
Earned ago 18, 2026 EDT
Build Enterprise Agents with Code Execution on Gemini Enterprise Agent Platform
Earned ago 17, 2026 EDT
Build Agents with the Agent Development Kit
Earned ago 17, 2026 EDT
Accelerate Development with Antigravity
Earned ago 17, 2026 EDT
Build with the Managed Agents API on Gemini Enterprise Agent Platform
Earned ago 16, 2026 EDT
Accelerate Agent Development with Antigravity and Agents CLI
Earned ago 16, 2026 EDT
Explore Google's Gen AI Models
Earned ott 27, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned giu 5, 2024 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Italiano
Earned giu 5, 2024 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Italiano
Earned giu 5, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned ago 19, 2023 EDT
Viaggio nell'AI generativa - Agent Platform
Earned giu 10, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Italiano
Earned giu 9, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - Italiano
Earned giu 9, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - Italiano
Earned giu 9, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Italiano
Earned giu 9, 2023 EDT
Attention Mechanism - Italiano
Earned giu 9, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Italiano
Earned giu 9, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Italiano
Earned giu 9, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano
Earned giu 8, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano
Earned giu 8, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano
Earned giu 8, 2023 EDT
Complete the Evaluate and Improve Agent Development Kit Agents skill badge to demonstrate your ability to use ADK's evaluation tools to "hill climb" — making measurable, iterative improvements to an agent. You will run an initial evaluation to establish a baseline, apply optimization techniques, and re-evaluate the agent to measure your success.
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In this course, you’ll learn how to estimate and manage GenAI solution costs, focusing on the unique unit economics of AI versus traditional cloud billing. You will learn to:
Understand Metering: Master the four Google Cloud GenAI metering categories and the token economy driving costs.
Estimate Costs: Build defensible estimates using the Pricing Calculator for models, context caching, and agentic components.
Optimize Spend: Leverage controls—such as input/output token reduction, caching, RAG efficiency, and model routing—while balancing cost, quality, and latency.
Implement Governance: Apply FinOps best practices, including budgets, quotas, cost attribution, and Provisioned Throughput management to control spend.
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In this course, you'll learn the disciplined process of hill climbing to transform your generative and agentic systems into reliable, high-performing tools. You'll examine the iterative 8-step loop by diagnosing system failures through trajectory analysis and applying precise interventions across the model, prompt, tool, and framework layers. By the end of this course, you'll be prepared to optimize system architecture and automate the hill climbing cycle while balancing quality, cost, and latency as first-class metrics.
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In this course, you'll learn how to establish a rigorous upgrade regression testing pipeline, safely deploy models using A/B testing and/or shadow mode, and address legacy prompt technical debt. You'll also learn the latest about Gemini 3 parameters including thinking levels and thought signatures, as well as new capabilities like media resolution controls and streaming function calls.
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In this course, you learn to evaluate, diagnose, and optimize AI agents on the Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP). You begin where most teams begin: the agent runs, but you have no eval cases, no test data, and no production traffic to grade it with. From there you follow the Quality Flywheel, the evaluate-analyze-optimize loop at the center of GEAP. You instrument the agent so it emits the telemetry GEAP reads, generate eval cases by simulation, choose the metrics that grade them, run offline evaluations, monitor live traffic and alert on quality drift, then cluster failures and optimize. A final module covers build-time evaluation with the Agent Development Kit (ADK), which runs on your machine before you deploy.
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Throughout this course, you'll learn how to establish rigorous evaluation criteria, perform evaluations, design objective rubrics, calibrate autoraters, and simulate evaluation data. You'll gain the skills needed to design, execute, and scale a comprehensive evaluation plan that aligns system capabilities with organizational KPIs. This course is designed for technical practitioners, machine learning engineers, and software architects who build and deploy generative and agentic applications.
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In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.
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This course explores architecting stateful AI agents that use short-term memory within a session or long-term memory services. Additionally, it covers giving agents existing expertise through skills. It details the core pillars of context engineering to facilitate personalized, continuous conversational experiences with expert agents.
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In this course, you explore the Code Execution feature of the Gemini Enterprise Agent Platform, which lets AI agents safely generate and run Python code in isolated sandbox environments. You learn how the Agent Sandbox fits into the broader platform architecture, how to configure and operate Code Execution sandboxes using the Agent Platform SDK, and how to integrate code execution into agent workflows with the Agent Development Kit (ADK).
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In this course, you'll learn to use the Agent Development Kit (ADK) to build systems where multiple AI agents collaborate on complex tasks. You'll start with the ADK agent model: how ADK represents agents, tools, and runners, and how a single agent is configured and run. You'll then make tools the model can call, persist session state across agents, and instrument the execution lifecycle with callbacks and plugins. Next, you'll orchestrate multiple agents using ADK's template workflow agents and graph-based workflows, and ground them in enterprise data through multi-source retrieval and MCP integrations. Finally, you'll deploy a multi-agent system to Agent Runtime as a managed service and register and share it through Gemini Enterprise so users across an organization can reach it.
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Complete the Accelerate Development with Antigravity skill badge to demonstrate your proficiency in using the Antigravity IDE for developing agentic workflows. You will be tasked with configuring an MCP server, authoring custom agent skills and rules, prototyping with the Agents CLI, and deploying to the Google Cloud Agent Runtime.
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 course, you'll learn to build and run enterprise agents on the Managed Agents API, the managed agent runtime on Gemini Enterprise Agent Platform. Three conceptual lessons give you the mental model. You'll learn why a real business task needs an agent rather than a chat model. You'll examine how the platform splits into a control plane that defines agents and a data plane that runs them. You'll learn how to assemble an agent from a definition, a sandboxed environment, mounted data, tools, and skills. And you'll learn how to run it with background interactions, a streamed reason-act loop, resilient typed results, and state that persists across turns. You then put that model to work in a hands-on lab, where you build, run, and harden a retail merchandising agent for Cymbal Retail from an empty project to a production-shaped deployment. By the end, you'll be able to design, build, and operate a managed agent of your own.
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In this course, you’ll learn to simplify the creation of autonomous enterprise agents using the Agent Development Kit (ADK) and you will learn how to leverage the power of Antigravity and the Agents CLI to transform your agent development workflow. In this course. You will explore practical techniques to automate repetitive tasks and significantly accelerate the creation of robust, enterprise-grade agents, ensuring scalability and efficiency in your AI projects.
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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.
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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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Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.
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Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te.
In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.
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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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Il corso Viaggio nell'AI generativa - Agent Platform è una raccolta di lab su come utilizzare l'AI generativa su Google Cloud. Nei lab imparerai a utilizzare i modelli Gemini in Agent Platform. Scoprirai inoltre come progettare i prompt, le best practice da seguire e come utilizzare l'AI generativa per l'ideazione, la classificazione, l'estrazione e il riassunto di testi e molto altro ancora. Imparerai anche come ottimizzare un foundation model addestrandolo tramite addestramento personalizzato in Agent Platform ed eseguendo il deployment su un endpoint in Agent Platform.
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Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.
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Questo corso ti insegna come creare un modello per le didascalie delle immagini utilizzando il deep learning. Scoprirai i diversi componenti di un modello per le didascalie delle immagini, come l'encoder e il decoder, e imparerai ad addestrare e valutare il tuo modello. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare modelli personali per le didascalie delle immagini e utilizzarli per generare didascalie per le immagini.
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Questo corso ti introduce all'architettura Transformer e al modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Scopri i componenti principali dell'architettura Transformer, come il meccanismo di auto-attenzione, e come viene utilizzata per creare il modello BERT. Imparerai anche le diverse attività per le quali può essere utilizzato il modello BERT, come la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale. Si stima che il completamento di questo corso richieda circa 45 minuti.
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Questo corso ti offre un riepilogo dell'architettura encoder-decoder, che è un'architettura di machine learning potente e diffusa per attività da sequenza a sequenza come traduzione automatica, riassunto del testo e risposta alle domande. Apprenderai i componenti principali dell'architettura encoder-decoder e come addestrare e fornire questi modelli. Nella procedura dettagliata del lab corrispondente, implementerai in TensorFlow dall'inizio un semplice codice dell'architettura encoder-decoder per la generazione di poesie da zero.
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Questo corso ti introdurrà al meccanismo di attenzione, una potente tecnica che consente alle reti neurali di concentrarsi su parti specifiche di una sequenza di input. Imparerai come funziona l'attenzione e come può essere utilizzata per migliorare le prestazioni di molte attività di machine learning, come la traduzione automatica, il compendio di testi e la risposta alle domande.
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Questo corso introduce i modelli di diffusione, una famiglia di modelli di machine learning che recentemente si sono dimostrati promettenti nello spazio di generazione delle immagini. I modelli di diffusione traggono ispirazione dalla fisica, in particolare dalla termodinamica. Negli ultimi anni, i modelli di diffusione sono diventati popolari sia nella ricerca che nella produzione. I modelli di diffusione sono alla base di molti modelli e strumenti di generazione di immagini all'avanguardia su Google Cloud. Questo corso ti introduce alla teoria alla base dei modelli di diffusione e a come addestrarli ed eseguirne il deployment su Vertex AI.
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Guadagna un badge delle competenze completando i corsi Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI. Superando il quiz finale, dimostrerai la tua comprensione dei concetti fondamentali relativi all'IA generativa.
Un badge delle competenze è un badge digitale rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua conoscenza dei prodotti e dei servizi Google Cloud. Condividi il tuo badge delle competenze rendendo pubblico il tuo profilo e aggiungendolo al tuo profilo sui social media.
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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.
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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.
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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.
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