Generative AI Fundamentals
Earned avr. 22, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned avr. 22, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned avr. 21, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned avr. 19, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned avr. 19, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned avr. 19, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned avr. 19, 2025 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned jan. 8, 2025 EST
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned jan. 6, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned jan. 1, 2025 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Français
Earned déc. 28, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned déc. 25, 2024 EST
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned déc. 24, 2024 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned déc. 18, 2024 EST
Systèmes de machine learning de production
Earned déc. 12, 2024 EST
Ingénierie des caractéristiques
Earned déc. 6, 2024 EST
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned déc. 4, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Français
Earned déc. 2, 2024 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 30, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned sept. 25, 2024 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned sept. 18, 2024 EDT
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned sept. 18, 2024 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned sept. 13, 2024 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned sept. 13, 2024 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned sept. 11, 2024 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned sept. 11, 2024 EDT
This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search.
You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.
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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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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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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 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 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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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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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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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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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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 une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour les prétraiter.
On présente à cette équipe trois options de création de modèles de ML pour deux cas d'utilisation spécifiques. Ce cours explique pourquoi l'équipe tire parti des avantages d'AutoML, de BigQuery ML ou de l'entraînement personnalisé pour atteindre ses objectifs.
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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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Dans ce cours, vous profiterez de l'expérience d'ingénieurs et de formateurs en ML qui développent des pipelines de ML chez Google Cloud à l'aide de technologies de pointe. Les premiers modules porteront sur TensorFlow Extended (TFX), la plate-forme Google de machine learning de production basée sur TensorFlow et conçue pour gérer des pipelines et des métadonnées de ML. Vous explorerez les composants de pipelines et apprendrez à orchestrer des pipelines avec TFX. Vous verrez également comment automatiser vos pipelines au moyen d'une intégration et d'un déploiement continus, et comment gérer des métadonnées de ML. Ensuite, nous découvrirons comment automatiser et réutiliser des pipelines de ML sur plusieurs frameworks de ML tels que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et XGBoost. Vous apprendrez également à utiliser Cloud Composer, un autre outil Google Cloud, pour orchestrer vos pipelines d'entraînement continu. Enfin, nous verrons comment utiliser MLflow pour gérer l'ensemble du cycle d…
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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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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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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 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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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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Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.
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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 présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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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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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 "Moderniser l'infrastructure et les applications avec 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.
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned mai 20, 2025 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned mai 20, 2025 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned mai 13, 2025 EDT
Recherche vectorielle et embeddings
Earned mai 3, 2025 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned mai 2, 2025 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned avr. 30, 2025 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned avr. 24, 2025 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned avr. 24, 2025 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned avr. 24, 2025 EDT
Mécanisme d'attention
Earned avr. 23, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned avr. 22, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned avr. 22, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned avr. 21, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned avr. 19, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned avr. 19, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned avr. 19, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned avr. 19, 2025 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned jan. 8, 2025 EST
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned jan. 6, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned jan. 1, 2025 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Français
Earned déc. 28, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned déc. 25, 2024 EST
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned déc. 24, 2024 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned déc. 18, 2024 EST
Systèmes de machine learning de production
Earned déc. 12, 2024 EST
Ingénierie des caractéristiques
Earned déc. 6, 2024 EST
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned déc. 4, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Français
Earned déc. 2, 2024 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 30, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned sept. 25, 2024 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned sept. 18, 2024 EDT
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned sept. 18, 2024 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned sept. 13, 2024 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned sept. 13, 2024 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned sept. 11, 2024 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned sept. 11, 2024 EDT