Présentation des grands modèles de langage
Earned avr. 15, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned avr. 15, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned avr. 15, 2025 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned avr. 6, 2025 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned avr. 3, 2025 EDT
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned mars 24, 2025 EDT
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 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 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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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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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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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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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 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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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 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 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.
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned avr. 19, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned avr. 17, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned avr. 17, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned avr. 17, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned avr. 15, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned avr. 15, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned avr. 15, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned avr. 15, 2025 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned avr. 6, 2025 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned avr. 3, 2025 EDT
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned mars 24, 2025 EDT