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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Gabriel Villazan Impastato

Date d'abonnement : 2019

Gemini dans Google Meet Earned avr. 25, 2024 EDT
Gemini dans Google Sheets Earned avr. 25, 2024 EDT
Gemini dans Google Docs Earned jan. 23, 2024 EST
Gemini dans Google Meet Earned jan. 22, 2024 EST
Gemini dans Google Slides Earned jan. 22, 2024 EST
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI Earned oct. 19, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images Earned juin 19, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur Earned juin 19, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable Earned juin 19, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio Earned juin 13, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français Earned juin 6, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images Earned mai 19, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT Earned mai 10, 2023 EDT
Mécanisme d'attention Earned mai 10, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned mai 10, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative Earned mai 10, 2023 EDT
Building No-Code AppSheet Apps Earned fév. 16, 2023 EST
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned fév. 14, 2023 EST
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery Earned fév. 13, 2023 EST
BigQuery pour le machine learning Earned fév. 8, 2023 EST
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications Earned fév. 8, 2023 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML Earned fév. 7, 2023 EST

Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui permet aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore les fonctionnalités de Gemini dans Google Meet. Au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets, vous allez découvrir les fonctionnalités de Gemini dans Google Meet. Vous allez apprendre à utiliser Gemini pour générer des images d'arrière-plan, améliorer la qualité de la vidéo et traduire des sous-titres. À la fin de ce cours, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour utiliser Gemini en toute confiance dans Google Meet afin d'optimiser l'efficacité de vos visioconférences.

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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce petit cours, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Sheets.

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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui permet aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore les fonctionnalités de Gemini dans Google Docs au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets. Vous allez apprendre à utiliser Gemini pour générer des contenus écrits basés sur des requêtes. Vous allez également découvrir comment l'utiliser pour modifier du texte que vous avez déjà rédigé, vous aidant ainsi à améliorer votre productivité globale. À la fin de ce cours, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour utiliser Gemini en toute confiance dans Google Docs afin d'améliorer vos écrits.

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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui permet aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore les fonctionnalités de Gemini dans Google Meet. Au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets, vous allez découvrir les fonctionnalités de Gemini dans Google Meet. Vous allez apprendre à utiliser Gemini pour générer des images d'arrière-plan, améliorer la qualité de la vidéo et traduire des sous-titres. À la fin de ce cours, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour utiliser Gemini en toute confiance dans Google Meet afin d'optimiser l'efficacité de vos visioconférences.

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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce petit cours, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Slides.

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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.

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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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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 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 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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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative. Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.

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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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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 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 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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This course introduces you to the fundamentals of no-code application development and the capabilities offered by Google Cloud's AppSheet. AppSheet helps in digitizing and automating manual or paper-based business processes to turn them into mobile and web apps.

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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Earn the intermediate skill badge by completing the Perform Predictive Data Analysis in BigQuery course, where you will gain practical experience on the fundamentals of sports data science using BigQuery, including how to create a soccer dataset in BigQuery by importing CSV and JSON files; harness the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on the soccer event data, and evaluate the impressiveness of World Cup goals.

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Créer des modèles de machine learning en quelques minutes au lieu de plusieurs heures grâce à SQL, ça vous intéresse ? BigQuery ML démocratise le machine learning en permettant aux analystes de données de créer, d'entraîner et d'évaluer des modèles de ML, puis de les utiliser pour faire des prédictions, en s'appuyant sur leurs outils SQL et leurs connaissances actuelles dans ce langage. Dans cette série d'ateliers, vous allez essayer différents types de modèles et apprendre ce qui caractérise un bon modèle.

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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

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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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