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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Complete the Evaluate Gen AI model and agent performance skill badge to demonstrate your ability to use the Gen AI evaluation service. You will evaluate models to select the best model for a given task, compare models against each other and evaluate the performance of agents.
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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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.
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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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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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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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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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Complete the Develop solutions using Model Garden APIs skill badge to demonstrate your ability to use Vertex AI Model Garden features when building gen AI solutions. You will use partner APIs such as Anthropic Claude ands Meta Llama, deploy and programatically access foundation models like Gemma and Stable Diffusion XL and access Vertex AI Endpoints.
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.
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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.
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Generate engaging media with Google's foundation models for media. Create new images with Imagen, or edit your existing photos by adding details or outpainting to create a wider view. Replace backgrounds to put your products in new scenes. And learn the basics of generating videos with Veo!
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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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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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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.
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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.
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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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Combinez l'expertise de Google dans les domaines de la recherche et de l'IA grâce à Agentspace. Cet outil professionnel 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 Agentspace 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.
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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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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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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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(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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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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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 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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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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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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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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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.
Introduction to CES and Conversational Agents
Earned août 13, 2025 EDT
Evaluate Gen AI model and agent performance
Earned juil. 16, 2025 EDT
Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service
Earned juil. 16, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned juil. 16, 2025 EDT
Implement RAG with Vertex AI
Earned juil. 15, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned juil. 15, 2025 EDT
Implement Hybrid Search
Earned juil. 15, 2025 EDT
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned juil. 15, 2025 EDT
Build Gen AI solutions using Model Garden models and APIs
Earned juil. 15, 2025 EDT
Edit images with Imagen
Earned juil. 15, 2025 EDT
Generate and Edit Media with Imagen, Gemini, and Veo
Earned juil. 11, 2025 EDT
Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models
Earned juil. 11, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned juil. 11, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juil. 9, 2025 EDT
Empower Gen AI apps with tool use
Earned juil. 2, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned juil. 2, 2025 EDT
Deploy Google Agentspace
Earned fév. 21, 2025 EST
Accélérer l'échange de connaissances avec Agentspace
Earned fév. 21, 2025 EST
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned nov. 6, 2024 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned oct. 2, 2024 EDT
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI
Earned sept. 19, 2024 EDT
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned août 27, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned août 5, 2024 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned août 5, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned août 5, 2024 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned juin 15, 2024 EDT
Recherche vectorielle et embeddings
Earned mai 29, 2024 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned mai 28, 2024 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned mai 27, 2024 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned avr. 27, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned avr. 27, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned avr. 27, 2024 EDT