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Srivastav Shishir

メンバー加入日: 2018

ダイヤモンド リーグ

32215 ポイント
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery Earned 10月 3, 2025 EDT
L200 Google Distributed Cloud Connected Earned 9月 30, 2025 EDT
Introduction to Google Distributed Cloud connected Earned 5月 2, 2025 EDT
VM Migration for Partners Earned 4月 14, 2025 EDT
Introduction to CES and Conversational Agents Earned 2月 24, 2025 EST
Incorporate Generative Features into Conversational Agent flows Earned 2月 16, 2025 EST
Generative Playbooks Earned 2月 15, 2025 EST
Deploy Google Agentspace Earned 2月 11, 2025 EST
Manufacturing Data Engine Earned 12月 31, 2024 EST
DFCX Virtual Agent Delivery Framework Earned 12月 31, 2024 EST
Customer Engagement Suite with Google AI Architecture Earned 12月 31, 2024 EST
Intro to Conversational AI and Conversational AI Engagement Framework Earned 12月 30, 2024 EST
Conversational Agents Quality Assurance and Deployment Lifecycle Earned 12月 24, 2024 EST
Virtual FAQ with data store agents Earned 12月 24, 2024 EST
Accelerate Your Creativity with Text-to-Image using Imagen Earned 12月 24, 2024 EST
Agentspace で知識の共有を加速させる Earned 12月 24, 2024 EST
Performance Measurement Earned 12月 24, 2024 EST
Webhook fundamentals Earned 12月 24, 2024 EST
Stateful Flows Earned 12月 23, 2024 EST
Conversation Design Fundamentals Earned 12月 21, 2024 EST
Deploying Search and Chat Apps using Agent Builder Earned 12月 21, 2024 EST
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned 12月 19, 2024 EST
Build generative virtual agents with API integrations Earned 12月 17, 2024 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned 11月 14, 2024 EST
Text Prompt Engineering Techniques Earned 11月 12, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 11月 8, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned 11月 6, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers Earned 10月 8, 2024 EDT
DevOps エンジニア向けの Gemini Earned 3月 2, 2024 EST
セキュリティ エンジニア向けの Gemini Earned 3月 2, 2024 EST
責任ある AI の概要 Earned 7月 1, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 7月 1, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 5月 29, 2023 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 2月 18, 2022 EST
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 2月 4, 2022 EST
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 1月 31, 2022 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 1月 29, 2022 EST
Google の SRE 文化の醸成 Earned 1月 26, 2022 EST
Cloud Architecture - Design, Implement, and Manage Earned 2月 25, 2020 EST

Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.

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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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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 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 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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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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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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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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After this training you will be proficient with key MDE concepts, know how to carry out common tasks, and understand how to use data in MDE for various use cases.

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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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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 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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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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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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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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Google が持つ検索と AI の専門知識を Agentspace と融合させましょう。Agentspace は、従業員が単一の検索バーでドキュメント ストレージ、メール、チャット、チケット発行システム、その他のデータソースから特定の情報を検索できるよう設計された企業向けのツールです。また、Agentspace アシスタントは、ブレインストーミング、調査、ドキュメントの概要作成、カレンダーの予定への同僚の招待といったアクションの実行を支援し、あらゆる種類の知識労働や共同作業を加速させます。

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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 quest will test your ability to create and deploy both Search applications and Chatbots using Vertex AI Agent Builder and Dialgflow. You will also be tasked with implementing a custom RAG system that uses the Discovery API to query a Vertex AI Data Store and use Gemini to answer user questions. You will use the following technologies and Google Cloud services: Vertex AI Agent Builder Search Apps Agents Gemini The assessment is divided into three main tasks: Building and deploying a Website Search App Deploying a Chatbot built using Vertex AI Agent Builder Creating a Custom Q&A Solution using the Discovery API

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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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Demonstrate the ability to create and deploy generative virtual agents with natural language using Vertex AI Agent Builder and augment responses by integrating Gemini responses with third party APIs and your own data stores You will use the following technologies and Google Cloud services: Vertex AI Agent Builder Gemini Cloud Functions

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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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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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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

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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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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、エンジニアによるインフラストラクチャの管理にどのように役立つかについて学習します。アプリケーション ログを検索して理解するように Gemini に指示する方法、GKE クラスタを作成する方法、ビルド環境の作成方法を調査する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで DevOps ワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、クラウド環境とリソースを安全に保つうえでどのように役立つかを学習します。サンプル ワークロードを Google Cloud の環境にデプロイする方法、Gemini を使用してセキュリティ構成ミスを特定、修正する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでクラウドのセキュリティ ポスチャーがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

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このコースは、大規模言語モデル(LLM)とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングすることが複雑なタスクになる可能性もあります。 ここでは、Google Cloud Operations を使用したスケーリングを通して、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリケーションで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。「Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション」ではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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クラウド テクノロジーは組織に大きな価値をもたらします。クラウド テクノロジーの力をデータと組み合わせることで、その価値はさらに大きなものとなり、新しいカスタマー エクスペリエンスを提供できる可能性があります。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、データが組織にもたらす価値と、Google Cloud でデータを有用かつアクセス可能なものにする方法を学習します。このコースは「クラウド デジタル リーダー」学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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クラウド テクノロジーとデジタル トランスフォーメーションに大きな期待が寄せられていますが、疑問点も多く残っています。 例: クラウド テクノロジーとは何か?デジタル トランスフォーメーションとは何を意味しているか?クラウド テクノロジーが組織にどう役立つのか?どこから着手するのか? このような疑問をお持ちなら、このコースはぴったりです。このコースでは、デジタル トランスフォーメーションにおいて多くの企業が直面する機会と課題のタイプについてご説明します。このデジタル トランスフォーメーションの入門コースなら、クラウド テクノロジーに関する知識を深めて自分の業務に活用するとともに、今後のビジネスの成長にも役立てていただけます。このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部です。

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多くの IT 組織では、アジリティを求める開発者と、安定性を重視する運用担当者の間で、インセンティブが調整されていません。サイト信頼性エンジニアリング(SRE)は、Google が開発と運用の間のインセンティブを調整し、ミッション クリティカルな本番環境サポートを行う方法です。SRE の文化的および技術的手法を導入することで、ビジネスと IT の連携を改善できます。このコースでは、Google の SRE の主な手法を紹介し、SRE の組織的な導入を成功させるうえで IT リーダーとビジネス リーダーが果たす重要な役割について説明します。

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This quest of "Challenge Labs" gives the student preparing for the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect certification hands-on practice with common business/technology solutions using Google Cloud architectures. Challenge Labs do not provide the "cookbook" steps, but require solutions to be built with minimal guidance, across many Google Cloud technologies. All labs have activity tracking, and in order to earn this badge you must score 100% in each lab. This quest is not easy and will put your Google Cloud technology skills to the test! Be aware that while practice with these labs will increase your knowledge and abilities, additional study, experience, and background in cloud architecture is recommended to prepare for this certification. Complete this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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