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
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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 : Modélisation prédictive
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Gestion des relations avec la clientèle
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Google Cloud Platform
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Langages de requête
- Catégorie : Gémeaux
- Catégorie : Programmation Python
- 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
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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