IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned avr. 18, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned avr. 18, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned avr. 18, 2025 EDT
Accélérer l'échange de connaissances avec Agentspace
Earned fév. 27, 2025 EST
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned fév. 14, 2025 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned fév. 12, 2025 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned fév. 7, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned fév. 6, 2025 EST
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey
Earned fév. 3, 2025 EST
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned fév. 3, 2025 EST
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud - Français
Earned fév. 3, 2025 EST
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned jan. 30, 2025 EST
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned jan. 30, 2025 EST
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned jan. 30, 2025 EST
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned jan. 30, 2025 EST
Generative AI for Healthcare
Earned jan. 29, 2025 EST
Innovating with Data and Google Cloud
Earned jan. 29, 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.
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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.
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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.
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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.
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Les applications d'IA générative peuvent créer de nouvelles expériences utilisateur qu'il était quasiment impossible d'obtenir avant l'invention des grands modèles de langage (LLM). En tant que développeur d'applications, comment pouvez-vous utiliser l'IA générative pour créer des applications interactives et performantes sur Google Cloud ?
Dans ce cours, vous allez découvrir les applications d'IA générative, et comment vous pouvez utiliser la conception de requêtes et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des applications performantes à l'aide de LLM. Vous allez vous familiariser avec une architecture prête pour la production qui peut être utilisée pour les applications d'IA générative, et vous allez créer une application de chat basée sur des LLM et sur le RAG.
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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.
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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 participants s'entraîneront à utiliser l'ingestion en flux continu de Vertex AI Feature Store au niveau du SDK.
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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.
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Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
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Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML. 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 le cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge numérique que vous pourrez partager avec votre réseau.
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Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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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.
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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données. 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.
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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
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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.
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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Dataproc, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence. 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.
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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.
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Ce cours permet aux participants d'apprendre à créer des solutions hautement fiables et efficaces sur Google Cloud en s'appuyant sur des modèles de conception éprouvés. Il s'inscrit dans la continuité des cours "Architecting with Google Compute Engine" et "Architecting with Google Kubernetes Engine" et demande une expérience pratique des technologies abordées dans chaque cours. À travers un ensemble de présentations, d'activités de conception et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à définir des exigences techniques et commerciales, et à trouver un équilibre entre elles pour concevoir des déploiements Google Cloud hautement fiables et disponibles, sécurisés et économes.
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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.
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Ce cours apporte aux participants des compétences de gouvernance des données dans leur environnement Google Workspace. Les participants étudieront l'utilisation de règles de protection contre la perte de données dans Gmail et Drive afin de prévenir les fuites de données. Ils apprendront ensuite à utiliser Google Vault pour la conservation et la récupération des données. Ils découvriront ensuite comment configurer les régions de données et les paramètres d'exportation afin de se conformer à la réglementation. Enfin, ils verront comment classifier les données à l'aide d'étiquettes pour améliorer l'organisation et renforcer la sécurité.
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Ce cours présente les solutions d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud permettant de développer des projets d'IA prédictive et générative. Il décrit les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, en englobant les éléments de base, le développement et les solutions d'IA. Son but est d'aider les data scientists, les développeurs d'IA et les ingénieurs en ML à améliorer leurs compétences et connaissances par le biais d'expériences d'apprentissage captivantes et d'exercices pratiques.
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Ce cours a été conçu pour présenter en détail les services principaux de Google Workspace. Les participants y apprendront à activer, désactiver et configurer les paramètres de ces services, dont Gmail, Agenda, Drive, Meet, Chat et Docs. Ensuite, ils découvriront comment déployer et gérer Gemini dans l'intérêt de leurs utilisateurs. Enfin, les participants examineront des cas d'utilisation d'AppSheet et d'Apps Script pour apprendre à automatiser des tâches et étendre les fonctionnalités des applications Google Workspace.
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Ce cours a été conçu pour présenter la gestion des ressources et des utilisateurs dans Google Workspace. Les participants y apprendront à configurer des unités organisationnelles pour répondre aux besoins de leur organisation, et à gérer différents types de groupes Google. Ils développeront également une expertise dans la gestion des paramètres de domaine dans Google Workspace. Pour finir, ils apprendront à maîtriser l'optimisation et la structuration des ressources dans leur environnement Google Workspace.
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Le cours "Agents d'IA générative : transformer l'entreprise" est le cinquième et dernier du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours aborde la façon dont les entreprises peuvent utiliser des agents d'IA générative personnalisés pour relever des défis métier spécifiques. Des exercices pratiques vous apprendront à créer un agent d'IA générative de base tout en découvrant les composants de ces agents, comme les modèles, les boucles de raisonnement et les outils.
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Le cours "Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler" est le quatrième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours présente les applications d'IA générative de Google, telles que Gemini pour Workspace et NotebookLM. Il vous guide à travers des concepts comme l'ancrage, la génération augmentée par récupération, la création de requêtes efficaces et la conception de workflows automatisés.
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Le cours "IA générative : se familiariser avec le domaine" est le troisième du parcours de formation "Leader en IA générative". L'IA générative change notre façon de travailler et d'interagir avec le monde autour de nous. En tant que responsable, comment pouvez-vous exploiter son potentiel pour obtenir des résultats commerciaux concrets ? Dans ce cours, vous allez découvrir les différentes couches qui composent une solution d'IA générative, les offres de Google Cloud et les facteurs à prendre en compte au moment de choisir une solution.
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Le cours "IA générative : découvrir les concepts fondamentaux" est le deuxième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative. Vous comprendrez également comment l'IA générative permet de relever les défis métier à l'aide des différents types de données. Enfin, vous découvrirez les stratégies de Google Cloud pour gérer les limites des modèles de fondation et quelles sont les grandes problématiques du développement et du déploiement d'une IA responsable et sécurisée.
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Le cours "IA générative : au-delà du chatbot" est le premier du parcours de formation "Leader en IA générative" et n'a aucun prérequis. Ce cours vise à approfondir votre compréhension de base des chatbots afin de révéler le véritable potentiel de l'IA générative pour votre entreprise. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter toute la puissance de l'IA générative. Ce cours vous aidera également à identifier les facteurs à prendre en compte pour développer une stratégie d'IA générative efficace pour votre entreprise.
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Combinez l'expertise de Google dans les domaines de la recherche et de l'IA grâce à Agentspace. Cet outil professionnel est conçu pour aider les collaborateurs à trouver des informations précises dans des documents stockés, des e-mails, des conversations, des systèmes de suivi des demandes et d'autres sources de données, le tout grâce à une simple barre de recherche. L'assistant Agentspace peut également les aider à trouver des idées, faire des recherches, résumer des documents et exécuter des tâches comme inviter des collègues à un événement d'agenda pour faciliter la collaboration et l'exploitation des connaissances.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants l'infrastructure complète et flexible de Google Cloud Platform ainsi que les services de plate-forme fournis, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de vidéos de présentation, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que les réseaux, les systèmes et les services applicatifs. Ce cours aborde également le déploiement de solutions pratiques, telles que les clés de chiffrement fournies par le client, la gestion de la sécurité et des accès, les quotas et la facturation, ainsi que la surveillance des ressources.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.
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Concepts fondamentaux de Google Cloud : Core Infrastructure présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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This course helps learners create a study plan for the PCA (Professional Cloud Architect) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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Les organisations qui migrent des données et des applications vers le cloud font face à de nouveaux défis en termes de sécurité. Le cours "Confiance et sécurité avec Google Cloud" présente les principes de base de la sécurité dans le cloud, les avantages de l'approche multicouche de Google Cloud concernant la sécurité de l'infrastructure, et la manière dont Google gagne et conserve la confiance des clients vis-à-vis du cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants ou investir dans de nouveaux produits et services. Le cours "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour repenser leurs processus métier.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud est une grande source de valeur pour les entreprises. En combinant le potentiel de cette technologie avec celui des données, il est possible de créer encore plus de valeur et d'offrir de nouvelles expériences client. "Explorer la transformation des données avec Google Cloud" vous fait découvrir la valeur que les données peuvent apporter à une entreprise et les façons dont Google Cloud peut les rendre utiles et accessibles. Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il a pour but d'aider les participants à évoluer dans leur poste et à façonner l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud et la transformation numérique suscitent beaucoup d'enthousiasme, mais elles génèrent aussi souvent beaucoup de questions laissées sans réponse.
Par exemple : Qu'est-ce que la technologie cloud ? Qu'entend-on par transformation numérique ? Que peut vous apporter la technologie cloud ? Et par où commencer ?
Si vous vous êtes déjà posé une de ces questions, vous êtes au bon endroit. Ce cours offre un aperçu des opportunités et des défis que les entreprises peuvent rencontrer lors de leur transformation numérique. Si vous souhaitez découvrir les technologies cloud afin de pouvoir exceller dans votre rôle et contribuer à bâtir l'avenir de votre entreprise, ce cours d'introduction sur la transformation numérique est pour vous. Il fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader.
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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes.
"Scaling avec la suite Google Cloud Operations" présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Specifically designed for healthcare professionals, this course demystifies generative AI, the latest breakthrough in artificial intelligence, and the large language models (LLMs) that drive it. Discover real-world applications of generative AI in healthcare settings and master the art of crafting effective prompts tailored to your goals.
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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers.
In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned juil. 24, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned juil. 24, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned juil. 23, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned juil. 23, 2025 EDT
Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud
Earned juil. 22, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned juil. 21, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned juil. 21, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned juil. 17, 2025 EDT
Systèmes de machine learning de production
Earned juil. 17, 2025 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned juil. 16, 2025 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned juil. 15, 2025 EDT
Ingénierie des caractéristiques
Earned juil. 9, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned juil. 3, 2025 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned juil. 3, 2025 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned juil. 2, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juil. 2, 2025 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned juil. 2, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juil. 1, 2025 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Français
Earned juin 25, 2025 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned juin 24, 2025 EDT
Gouvernance des données Google Workspace
Earned juin 24, 2025 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned juin 24, 2025 EDT
Services principaux de Google Workspace
Earned mai 22, 2025 EDT
Gestion des utilisateurs et des ressources dans Google Workspace
Earned mai 15, 2025 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned avr. 18, 2025 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned avr. 18, 2025 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned avr. 18, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned avr. 18, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned avr. 18, 2025 EDT
Accélérer l'échange de connaissances avec Agentspace
Earned fév. 27, 2025 EST
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned fév. 14, 2025 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned fév. 12, 2025 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned fév. 7, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned fév. 6, 2025 EST
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey
Earned fév. 3, 2025 EST
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned fév. 3, 2025 EST
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud - Français
Earned fév. 3, 2025 EST
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned jan. 30, 2025 EST
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned jan. 30, 2025 EST
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned jan. 30, 2025 EST
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned jan. 30, 2025 EST
Generative AI for Healthcare
Earned jan. 29, 2025 EST
Innovating with Data and Google Cloud
Earned jan. 29, 2025 EST