This course introduces the essentials of Gemini AI and Vertex AI, blending architectural insights with hands-on coding, multimodal development, and intelligent agent creation. Designed to give you both theoretical foundations and practical experience, it explores how Google’s most advanced AI systems are transforming software development, data analysis, and real-world applications.

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Gemini and Vertex AI: Building Intelligent Applications
Ce cours fait partie de Spécialisation Generative AI for Software Engineers & Developers

Instructeur : Edureka
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Explain Gemini’s multimodal architecture and use AI Studio/APIs for text, vision, and code.
Use Gemini APIs and Google AI Studio to explore code generation, document analysis, and multimodal capabilities.
Explore Vertex AI foundations, model tuning, and deployment strategies conceptually, with practical demos focused on Gemini.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
- Catégorie : Program Development
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Cloud Platforms
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Software Development Tools
- Catégorie : AI Personalization
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Generative AI Agents
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Document Management
- Catégorie : Test Case
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Performance Tuning
Détails à connaître

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août 2025
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Il y a 5 modules dans ce cours
Learn Gemini’s multimodal architecture, differences between Pro and Ultra models, and how it compares with other LLMs. Explore the evolution of multimodal AI, Google AI Studio, and setting up the Gemini API for text and vision. Gain skills in structured outputs, function calling, document understanding, grounding, contextual anchoring, and fine-tuning models.
Inclus
12 vidéos5 lectures3 devoirs2 sujets de discussion2 plugins
Discover Gemini’s code generation capabilities with multilingual support, best practices, and AI-powered coding assistance. Learn prompt engineering in Google AI Studio for testing, optimization, and regex mastery. Explore multimodal development with OpenAI compatibility, natural language to SQL, document analysis, real-time streaming APIs, and starter apps.
Inclus
17 vidéos3 lectures4 devoirs3 sujets de discussion1 plugin
Set up your Vertex AI environment, explore Model Garden, and examine Google’s foundation models like Gemini, Imagen, and Veo. Develop intelligent agents using the Agent Development Kit and Agent Engine, enhance them with tools, and apply task-specific prompts. Leverage generative AI for text, code, image, and video generation, and utilize grounding, translation, and AI-powered prompt writing tools.
Inclus
10 vidéos6 lectures4 devoirs3 sujets de discussion1 plugin
Apply tuning techniques to optimize Gemini, Imagen, and translation models, implement LoRA and QLoRA for efficiency, and migrate seamlessly from Google AI to Vertex AI using OpenAI libraries. Conduct evaluations with the Python SDK, define metrics, analyze results, and customize judge models for improved accuracy. Deploy generative AI models with scalable strategies, optimize cost, latency, and performance, and enhance efficiency through caching, batch inference, and throughput management.
Inclus
11 vidéos4 lectures4 devoirs3 sujets de discussion1 plugin
This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz.
Inclus
1 vidéo2 devoirs1 sujet de discussion
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Foire Aux Questions
A practical introduction to Gemini AI using Google AI Studio and GCP for multimodal AI and code generation.
Developers, data scientists, and tech professionals seeking hands-on Gemini demos and practical workflows.
No; basic Python or ML familiarity is helpful but not required.
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.