Configure AI Applications to optimize search results
Earned sept. 22, 2025 EDT
Improve Vertex AI Search and Google Agentspace Search Results
Earned sept. 22, 2025 EDT
Create and maintain Vertex AI Search data stores
Earned sept. 16, 2025 EDT
Vertex AI Search and Google Agentspace Analytics
Earned sept. 11, 2025 EDT
Vertex AI Search and Google Agentspace UI Configurations
Earned sept. 11, 2025 EDT
Create Data Stores for Gen AI Applications
Earned juin 28, 2025 EDT
Build search and recommendations applications with AI Applications
Earned juin 28, 2025 EDT
Accélérer l'échange de connaissances avec Agentspace
Earned juin 28, 2025 EDT
Introduction to AI Applications
Earned juin 28, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned juin 25, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned juin 24, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 6, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juin 6, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 6, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned juin 6, 2025 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned mars 10, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned mars 7, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned mars 5, 2025 EST
Ingénierie des caractéristiques
Earned mars 4, 2025 EST
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mars 4, 2025 EST
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery
Earned fév. 9, 2025 EST
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned fév. 8, 2025 EST
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned fév. 6, 2025 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 5, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 2, 2025 EST
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned déc. 3, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Français
Earned nov. 4, 2024 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 1, 2024 EDT
Complete the Configure AI Applications to optimize search results skill badge to demonstrate your proficiency in configuring search results from AI Applications. You will be tasked with implementing search serving controls to boost and bury results, filter entries from search results and display metadata in your search interface.
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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If you've worked with data, you know that some data is more reliable than other data.
In this course, you'll learn a variety of techniques to present the most reliable or useful results to your users. Create serving controls to boost or bury search results. Rank search results to ensure that each query is answered by the most relevant data. If needed, tune your search engine. Learn to measure search results to ensure your search applications deliver the best possible results to each user.
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Complete the Create and maintain Vertex AI Search data stores skill badge to demonstrate your proficiency in building various types of data stores used in Vertex AI Search applications.
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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AI Applications provides built-in analytics for your Vertex AI Search and Google Agentspace apps. Learn what metrics are tracked and how to view them in this course.
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Initial deployment of Vertex AI Search and Google Agentspace apps takes only a few clicks, but getting the configurations right can elevate a deployment from a basic off-the-shelf app to an excellent custom search or recommendations experience.
In this course, you'll learn more about the many ways you can customize and improve search, recommendations, and Google Agentspace apps.
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Data stores represent a simple way to make content available to many types of generative AI applications, including search applications, recommendations engines, Google Agentspace apps, Agent Development Kit agents, and apps built with Google Gen AI or LangChain SDKs. Connect data from many sources include Cloud Storage, Google Drive, chat apps, mail apps, ticketing systems, third-party file storage providers, Salesforce, and many more.
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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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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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This course introduces AI Applications. You will learn about the types of apps that you can create using AI Applications, the high-level steps that its data stores automate for you, and what advanced features can be enabled for Search apps.
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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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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 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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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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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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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 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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Welcome to Optimize in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on optimization.
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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 course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
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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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"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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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.
Configure AI Applications to optimize search results
Earned sept. 22, 2025 EDT
Improve Vertex AI Search and Google Agentspace Search Results
Earned sept. 22, 2025 EDT
Create and maintain Vertex AI Search data stores
Earned sept. 16, 2025 EDT
Vertex AI Search and Google Agentspace Analytics
Earned sept. 11, 2025 EDT
Vertex AI Search and Google Agentspace UI Configurations
Earned sept. 11, 2025 EDT
Create Data Stores for Gen AI Applications
Earned juin 28, 2025 EDT
Build search and recommendations applications with AI Applications
Earned juin 28, 2025 EDT
Accélérer l'échange de connaissances avec Agentspace
Earned juin 28, 2025 EDT
Introduction to AI Applications
Earned juin 28, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned juin 25, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned juin 24, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 6, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juin 6, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 6, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned juin 6, 2025 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned mars 10, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned mars 7, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned mars 5, 2025 EST
Ingénierie des caractéristiques
Earned mars 4, 2025 EST
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mars 4, 2025 EST
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery
Earned fév. 9, 2025 EST
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned fév. 8, 2025 EST
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned fév. 6, 2025 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 5, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned jan. 2, 2025 EST
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned déc. 3, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Français
Earned nov. 4, 2024 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 1, 2024 EDT