Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned oct. 30, 2025 EDT
Implement Hybrid Search
Earned oct. 30, 2025 EDT
Implement RAG with Vertex AI
Earned oct. 27, 2025 EDT
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned oct. 25, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned oct. 21, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned oct. 21, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned oct. 21, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned oct. 20, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 18, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned oct. 18, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned oct. 18, 2025 EDT
Inside Track: Authoring and Connectors in Google Apigee Integration
Earned sept. 8, 2023 EDT
API Design and Fundamentals of Google Cloud's Apigee API Platform
Earned août 17, 2023 EDT
Migrating to Google Cloud
Earned fév. 22, 2023 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases
Earned fév. 21, 2023 EST
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Earned fév. 21, 2023 EST
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned fév. 4, 2023 EST
Se préparer à devenir Professional Cloud Architect
Earned jan. 29, 2023 EST
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned jan. 27, 2023 EST
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned jan. 22, 2023 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned jan. 20, 2023 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 17, 2023 EST
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - Locales
Earned mars 18, 2021 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned fév. 3, 2021 EST
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
Earned jan. 27, 2021 EST
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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Learn how to create Hybrid Search applications using Vertex AI Vertex Search to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.
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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Vertex AI APIs, vector stores, and the LangChain framework.
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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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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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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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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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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 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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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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In this course, you will learn about the Apigee Integration solution and its architecture. You will learn how to identify and develop customer opportunities while differentiating Google's offering from other competitors. Also, the course includes a deep dive into the use of Connectors in Apigee Integrations, as well as demos into how the implementation configurations for design, deployment, monitoring and debugging are carried out.
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In this course, you learn how to design APIs, and how to use OpenAPI specifications to document them. You learn about the API life cycle, and how the Apigee API platform helps you manage all aspects of the life cycle. You learn about how APIs can be designed using API proxies, and how APIs are packaged as API products to be used by app developers.
Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform. This is the first course of the Developing APIs with Google Cloud's Apigee API Platform series. After completing this course, enroll in the API Security on Google Cloud's Apigee API Platform course.
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This course introduces participants to the strategies to migrate from a source environment to Google Cloud. Participants are introduced to Google Cloud's fundamental concepts and more in depth topics, like creating virtual machines, configuring networks and managing access and identities. The course then covers the installation and migration process of Migrate for Compute Engine, including special features like test clones and wave migrations.
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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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Terminez le cours intermédiaire Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de clusters mutualisés, la surveillance de l'utilisation des ressources par espace de noms, la configuration de l'autoscaling des pods et des clusters pour accroître l'efficacité, la configuration de l'équilibrage de charge pour distribuer les ressources de façon optimale et l'implémentation des vérifications d'activité et d'aptitude pour garantir l'intégrité ainsi que la rentabilité des applications.
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Bienvenue dans le cours "Premiers pas avec Google Kubernetes Engine". Si vous vous intéressez à Kubernetes, une couche logicielle située entre vos applications et votre infrastructure matérielle, vous êtes au bon endroit. Google Kubernetes Engine vous permet d'accéder à Kubernetes en tant que service géré sur Google Cloud.
L'objectif de ce cours est de vous présenter les principes de base de Google Kubernetes Engine (GKE), et de vous apprendre à conteneuriser et exécuter des applications dans Google Cloud. Le cours commence par une introduction aux principes de base de Google Cloud, puis se poursuit par une présentation des conteneurs et de Kubernetes, de l'architecture de Kubernetes et des opérations Kubernetes.
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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification qui permet de devenir Professional Cloud Architect. Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Ce cours permet aux participants d'apprendre à créer des solutions hautement fiables et efficaces sur Google Cloud en s'appuyant sur des modèles de conception éprouvés. Il s'inscrit dans la continuité des cours "Concevoir une architecture avec Google Compute Engine" et "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine" et demande une expérience pratique des technologies abordées dans chaque cours. À travers un ensemble de présentations, d'activités de conception et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à définir des exigences techniques et commerciales, et à trouver un équilibre entre elles pour concevoir des déploiements Google Cloud hautement fiables et disponibles, sécurisés et économes.
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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.
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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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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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This course version is for non-English only. If you wish to take this course in English, please enroll here: Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation. If you wish to take it in another language, change your language in settings to see availability.
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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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Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned oct. 30, 2025 EDT
Implement Hybrid Search
Earned oct. 30, 2025 EDT
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Earned oct. 27, 2025 EDT
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned oct. 25, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned oct. 21, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned oct. 21, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned oct. 21, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned oct. 20, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 18, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned oct. 18, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned oct. 18, 2025 EDT
Inside Track: Authoring and Connectors in Google Apigee Integration
Earned sept. 8, 2023 EDT
API Design and Fundamentals of Google Cloud's Apigee API Platform
Earned août 17, 2023 EDT
Migrating to Google Cloud
Earned fév. 22, 2023 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases
Earned fév. 21, 2023 EST
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Earned fév. 21, 2023 EST
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned fév. 4, 2023 EST
Se préparer à devenir Professional Cloud Architect
Earned jan. 29, 2023 EST
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned jan. 27, 2023 EST
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned jan. 22, 2023 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned jan. 20, 2023 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 17, 2023 EST
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - Locales
Earned mars 18, 2021 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned fév. 3, 2021 EST
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Earned jan. 27, 2021 EST