Ce cours démontre comment utiliser des modèles IA/ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. Grâce à un cas d'utilisation pratique impliquant la gestion de la relation client, vous apprenez le flux de travail de la résolution d'un problème commercial avec des modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des conseils étape par étape à travers des solutions de codage en utilisant à la fois des requêtes SQL et des blocs-notes Python.
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
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Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec En savoir plus
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Reconnaître les capacités de BigQuery en matière d'IA.
Expliquer le flux de travail de l'utilisation des modèles IA/ML pour les tâches prédictives et génératives dans BigQuery.
Créer une solution pour exploiter les modèles Gemini dans BigQuery avec des requêtes SQL.
Créer une solution pour exploiter les modèles Gemini dans BigQuery avec des Bloc-notes Python.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Gestion des relations avec la clientèle
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Big Data
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : Gémeaux
- Catégorie : Langages de requête
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Logiciel de gestion de la relation client (CRM)
Détails à connaître
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
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