IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 25, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned oct. 21, 2024 EDT
Incorporating Generative Features into Complex DFCX Agents
Earned oct. 20, 2024 EDT
Webhook fundamentals
Earned oct. 17, 2024 EDT
Conversational Insights
Earned oct. 17, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juil. 15, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juil. 15, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juil. 15, 2024 EDT
This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
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Learn how to build a basic virtual agent for your contact center using Dialogflow CX.
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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the Voice channel, as well as the options available for integration with other platforms in the CCAI ecosystem.
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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.
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In this course, you will learn the advanced conversational design principles for both the Voice and Caht channels to craft engaging and effective end-to-end experiences that emulate human-like interactions.
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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.
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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Virtual Agent self-service experiences.
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This course will equip you with the tools to develop complex conversational experiences in Dialogflow CX capable of identifying the user intent and routing it to the right self service flow.
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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.
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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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Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.
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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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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Vertex AI. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets. 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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In this course you will learn how to integrate multiple advanced generative capabilities within a Dialogflow CX agent.
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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.
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In this course you will learn how to leverage Conversational Insights to uncover hidden information from your contact center data to increase operational efficiency and drive data-driven business decisions.
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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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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
Create Agents with Generative Playbooks
Earned fév. 10, 2025 EST
Building a Virtual Agent with Dialogflow CX
Earned nov. 21, 2024 EST
Agent Assist Voice and Integrations
Earned nov. 20, 2024 EST
Agent Assist and its Gen AI Capabilities
Earned nov. 19, 2024 EST
Advanced Conversation Design
Earned nov. 18, 2024 EST
Conversational AI Voice and Chat Integrations
Earned nov. 4, 2024 EST
Advanced Webhook Concepts
Earned nov. 4, 2024 EST
Building Complex End to End Self-Service Experiences in Dialogflow CX
Earned oct. 31, 2024 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned oct. 28, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned oct. 28, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned oct. 26, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned oct. 26, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned oct. 25, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 25, 2024 EDT
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Webhook fundamentals
Earned oct. 17, 2024 EDT
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Earned oct. 17, 2024 EDT
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Earned juil. 15, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juil. 15, 2024 EDT
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Earned juil. 15, 2024 EDT