Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned avr. 8, 2025 EDT
Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned avr. 7, 2025 EDT
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned avr. 7, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Earned avr. 7, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned avr. 7, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned mars 26, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mars 26, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mars 26, 2025 EDT
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned mars 26, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned mars 11, 2025 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : sécurité réseau
Earned mars 9, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned mars 9, 2025 EDT
Introduction to Security in the World of AI
Earned mars 9, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned mars 9, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned mars 8, 2025 EST
Networking in Google Cloud: Hybrid and Multicloud - Français
Earned mars 8, 2025 EST
Bases : Données, ML, IA
Earned mars 8, 2025 EST
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Français
Earned mars 8, 2025 EST
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Français
Earned mars 7, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français
Earned mars 6, 2025 EST
Networking in Google Cloud: Network Architecture - Français
Earned mars 6, 2025 EST
Google Cloud Essentials
Earned fév. 8, 2025 EST
Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. 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.
En savoir plus
Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
En savoir plus
Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
En savoir plus
Obtenez le badge de compétence de niveau débutant "Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen" pour démontrer
vos compétences dans les domaines suivants : reconnaissance d'image, traitement du langage naturel,
génération d'images à l'aide des puissants modèles Gemini et Imagen de Google, et déploiement d'applications sur la plate-forme Vertex AI.
En savoir plus
Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à utiliser les produits et services Google pour développer, tester et gérer des applications. Avec l'assistance de Gemini, vous apprendrez à développer une application Web, à corriger les erreurs de l'application, à créer des tests et à interroger des données. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le cycle de vie du développement logiciel (SDLC, software development lifecycle).
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
En savoir plus
Terminez le cours d'introduction Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de commandes gcloud et l'utilisation de Cloud Shell, la création et le déploiement de machines virtuelles dans Compute Engine, ainsi que la configuration d'équilibreurs de charge réseau et HTTP. 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.
En savoir plus
Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud -…
En savoir plus
Ce cours présente des points importants au sujet de la confidentialité et de la sécurité de l'IA. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place des pratiques recommandées de confidentialité et de sécurité de l'IA à l'aide de produits Google Cloud et d'outils Open Source.
En savoir plus
Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification afin de devenir ingénieur professionnel en machine learning (PMLE, Professional Machine Learning Engineer). Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.
En savoir plus
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.
En savoir plus
Bienvenue dans le quatrième cours de la série "Mise en réseau dans Google Cloud". Dans ce cours, vous allez découvrir en détail les services permettant de protéger votre infrastructure réseau Google Cloud. Le premier module "Protection contre les attaques par déni de service distribué (DDoS)" explique comment renforcer la protection de votre réseau contre les attaques par déni de service distribué (DDoS) afin de garantir une disponibilité ininterrompue de vos services. Dans le deuxième module "Contrôler l'accès aux réseaux VPC", vous découvrirez le contrôle des accès aux réseaux, qui vous permet de définir des autorisations afin de déterminer qui peut accéder à vos ressources et de quelle manière. Enfin, dans le troisième module "Surveillance et analyse avancées de la sécurité", nous verrons comment détecter les menaces potentielles et y répondre de manière proactive, en assurant la sécurité et la résilience de votre environnement Google Cloud. À la fin de ce cours, vous aurez acquis u…
En savoir plus
Ce cours présente le concept d'IA responsable et les principes associés. Il met en avant des techniques permettant d'identifier des données équitables ou biaisées, et de limiter les biais lors de l'utilisation de l'IA/du ML. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place de bonnes pratiques d'IA responsable à l'aide des produits Google Cloud et des outils Open Source.
En savoir plus
Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.
En savoir plus
Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production.
Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.
En savoir plus
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.
En savoir plus
Bienvenue dans le sixième cours de notre série "Networking in Google Cloud", consacré au cloud hybride et multicloud. Le premier module vous présentera différentes options de connectivité cloud, avec une analyse plus approfondie de Cloud Interconnect explorant ses différents types et fonctionnalités. Dans le deuxième module, il sera question de Cloud VPN, de son implémentation, des topologies de VPN haute disponibilité, ainsi que de l'outil Network Connectivity Center (NCC) qui permet d'optimiser la gestion. À la fin du cours, vous serez en mesure d'expliquer les différentes options de connectivité disponibles pour étendre à Google Cloud vos réseaux sur site ou dans d'autres clouds, et analyser l'adéquation de différents services Google Cloud de connectivité hybride et multicloud avec des cas d'utilisation spécifiques. C'est parti !
En savoir plus
Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes en vogue dans le domaine de l'informatique. Ce sont toutefois des disciplines pointues, pour lesquelles il n'est pas toujours simple de trouver des documents de référence. Heureusement, Google Cloud propose des services conviviaux dédiés, ainsi que ce cours d'introduction, pour vous aider à faire vos premiers pas avec des outils comme BigQuery, l'API Cloud Speech et Video Intelligence.
En savoir plus
Bienvenue dans le deuxième cours de la série "Networking in Google Cloud", intitulé "Routing and Addressing".
Dans ce cours, nous allons nous intéresser aux concepts centraux du routage et de l'adressage dans le contexte des fonctionnalités réseau de Google Cloud.
Dans le module 1, nous poserons les bases en explorant le routage et l'adressage réseau dans Google Cloud. Nous verrons des composants clés tels que le routage IPv4, l'utilisation de vos propres adresses IP (BYOIP, Bring Your Own IP) et la configuration de Cloud DNS. Dans le module 2, nous nous concentrerons sur les options de connexion privée. Nous explorerons des cas d'utilisation et des méthodes permettant d'accéder à Google et à d'autres services de façon privée à l'aide d'adresses IP internes.
À la fin de ce cours, vous aurez compris comment acheminer et gérer efficacement votre trafic réseau dans Google Cloud.
En savoir plus
"Networking in Google Cloud" est une série de cours en six parties. Bienvenue dans la première des six parties de notre série de cours "Networking in Google Cloud: Fundamentals".
Ce cours fournit une présentation complète des concepts fondamentaux de la mise en réseau, y compris les principes de base de la mise en réseau, les cloud privés virtuels (VPC) et le partage des réseaux VPC. Il traite également des techniques de journalisation et de surveillance des réseaux.
En savoir plus
Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud…
En savoir plus
Bienvenue dans le troisième cours de la série "Networking in Google Cloud", intitulé "Network Architecture".
Dans ce cours, vous allez explorer les principes fondamentaux de la conception d'architectures réseau efficaces et évolutives dans Google Cloud.
Dans le module 1 "Présentation de l'architecture réseau", nous vous présenterons d'abord les principaux composants et concepts de l'architecture réseau, y compris les sous-réseaux, les routes, les pare-feu et l'équilibrage de charge.
Dans le module 2 "Topologies de réseaux", nous aborderons ensuite diverses topologies de réseaux couramment utilisées dans Google Cloud, et examinerons leurs points forts et leurs points faibles.
En savoir plus
Cette quête d'introduction se compose d'ateliers pratiques qui vous permettent de vous familiariser avec les outils et services de base de Google Cloud Platform. "GCP Essentials" est la première quête recommandée pour les personnes s'intéressant à Google Cloud. Vous pouvez la suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, une fois la quête terminée, vous disposerez de compétences pratiques qui vous seront utiles pour n'importe quel projet GCP. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine avec l'équilibrage de charge, "GCP Essentials" constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de ces ateliers.
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned avr. 9, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned avr. 8, 2025 EDT
Référence : infrastructure
Earned avr. 8, 2025 EDT
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned avr. 8, 2025 EDT
Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned avr. 7, 2025 EDT
Implémenter l'équilibrage de charge sur Compute Engine
Earned avr. 7, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Earned avr. 7, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned avr. 7, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned mars 26, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mars 26, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mars 26, 2025 EDT
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned mars 26, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned mars 11, 2025 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : sécurité réseau
Earned mars 9, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned mars 9, 2025 EDT
Introduction to Security in the World of AI
Earned mars 9, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned mars 9, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned mars 8, 2025 EST
Networking in Google Cloud: Hybrid and Multicloud - Français
Earned mars 8, 2025 EST
Bases : Données, ML, IA
Earned mars 8, 2025 EST
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Français
Earned mars 8, 2025 EST
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Français
Earned mars 7, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français
Earned mars 6, 2025 EST
Networking in Google Cloud: Network Architecture - Français
Earned mars 6, 2025 EST
Google Cloud Essentials
Earned fév. 8, 2025 EST