Ce cours montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.

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Ce que vous apprendrez
Reconnaître les fonctionnalités d'IA de BigQuery
Expliquer le workflow d'utilisation des modèles d'IA/de ML pour les tâches de prédiction et de génération dans BigQuery
Créer une solution exploitant des modèles Gemini dans BigQuery à l'aide de requêtes SQL
Créer une solution exploitant des modèles Gemini dans BigQuery à l'aide de Notebooks Python
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Workflow Management
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Customer Relationship Management
- Catégorie : Model Deployment
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1 devoir
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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