Introduction à la génération d'images
Earned sept. 14, 2024 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned sept. 14, 2024 EDT
Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned sept. 10, 2024 EDT
Gemini pour les ingénieurs en DevOps
Earned sept. 10, 2024 EDT
Gemini pour les ingénieurs réseau
Earned sept. 10, 2024 EDT
Gemini pour les ingénieurs en sécurité
Earned sept. 10, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned sept. 9, 2024 EDT
Gemini pour les architectes cloud
Earned sept. 7, 2024 EDT
Gemini pour les développeurs d'applications
Earned sept. 5, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned août 28, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned août 27, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 22, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 22, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 21, 2024 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 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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Terminez le cours intermédiaire Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'utilisation de requêtes multimodales pour extraire des informations de données textuelles et visuelles, la génération d'une description vidéo et la récupération d'informations qui ne sont pas incluses dans une vidéo en utilisant la multimodalité avec Gemini ; la création de métadonnées de documents contenant du texte et des images, la collecte de tous les éléments de texte pertinents, et l'impression de citations à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval Augmented Generation) multimodale avec Gemini. 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 …
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Avec ce cours, explorez les technologies de recherche, les outils et les applications optimisés par l'IA. Découvrez la recherche sémantique, qui utilise les embeddings vectoriels (ou "plongements vectoriels"), la recherche hybride, qui combine les approches sémantique et par mots-clés, et la génération augmentée par récupération (RAG), qui réduit les hallucinations générées par l'IA en agissant comme un agent ancré. Enfin, acquérez une expérience pratique de Vertex AI Vector Search afin de créer votre moteur de recherche intelligent.
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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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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 présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run. 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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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.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs à gérer l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini de trouver et comprendre les journaux d'application, de créer un cluster GKE et d'étudier comment créer un environnement de compilation. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow DevOps.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs réseau à créer, mettre à jour et gérer des réseaux VPC. Vous apprendrez comment demander à Gemini de vous fournir des conseils spécifiques pour vos tâches de gestion de réseaux, que vous ne pourriez pas obtenir avec un moteur de recherche. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini permet d'utiliser plus facilement les réseaux VPC Google Cloud.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à sécuriser votre environnement et vos ressources cloud. Vous apprendrez à déployer des exemples de charges de travail dans un environnement Google Cloud, puis à identifier et à corriger les erreurs de configuration de la sécurité avec Gemini. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore votre stratégie de sécurité dans le cloud.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE.
Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer du code, de recommander des services Google Cloud et de générer du code pour vos applications. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de développement d'applications.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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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.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Vertex AI. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets. 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 responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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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.
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
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IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
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Introduction à Vertex AI Studio
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Créer des modèles de création de légendes pour les images
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Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned sept. 15, 2024 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned sept. 15, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned sept. 14, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned sept. 14, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned sept. 14, 2024 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned sept. 14, 2024 EDT
Gemini pour le SDLC de bout en bout
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Gemini pour les ingénieurs en DevOps
Earned sept. 10, 2024 EDT
Gemini pour les ingénieurs réseau
Earned sept. 10, 2024 EDT
Gemini pour les ingénieurs en sécurité
Earned sept. 10, 2024 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned sept. 9, 2024 EDT
Gemini pour les architectes cloud
Earned sept. 7, 2024 EDT
Gemini pour les développeurs d'applications
Earned sept. 5, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned août 28, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned août 27, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 22, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 22, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 21, 2024 EDT