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Jyoshika Talakola

Date d'abonnement : 2025

Ligue de Diamant

32628 points
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal Earned fév. 13, 2026 EST
Recherche vectorielle et embeddings Earned fév. 13, 2026 EST
Introduction à Vertex AI Studio Earned fév. 12, 2026 EST
Créer des modèles de création de légendes pour les images Earned fév. 12, 2026 EST
Modèles Transformer et modèle BERT Earned fév. 12, 2026 EST
Architecture encodeur/décodeur Earned fév. 12, 2026 EST
Mécanisme d'attention Earned fév. 12, 2026 EST
Introduction à la génération d'images Earned fév. 12, 2026 EST
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise Earned fév. 12, 2026 EST
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler Earned fév. 12, 2026 EST
IA générative : se familiariser avec le domaine Earned fév. 12, 2026 EST
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux Earned fév. 12, 2026 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud Earned fév. 12, 2026 EST
Introduction à l'IA responsable Earned fév. 12, 2026 EST
Présentation des grands modèles de langage Earned fév. 12, 2026 EST
Présentation de l'IA générative Earned fév. 12, 2026 EST
IA générative : au-delà du chatbot Earned fév. 12, 2026 EST
Conception de requêtes dans Agent Platform Earned fév. 12, 2026 EST
Partager des données avec Google Data Cloud Earned déc. 29, 2025 EST
Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage Earned déc. 29, 2025 EST
Implémenter Sensitive Data Protection dans Google Cloud Earned déc. 29, 2025 EST
Gérer Kubernetes dans Google Cloud Earned déc. 28, 2025 EST
Implémenter des pipelines CI/CD sur Google Cloud Earned déc. 28, 2025 EST
Analyse de flux dans BigQuery Earned déc. 28, 2025 EST
Stocker, traiter et gérer des données sur Google Cloud – Ligne de commande Earned déc. 28, 2025 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud Earned déc. 28, 2025 EST
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI Earned déc. 28, 2025 EST
Développer votre réseau Google Cloud Earned déc. 28, 2025 EST
Créer un réseau Google Cloud sécurisé Earned déc. 28, 2025 EST
Développer des applications sans serveur avec Firebase Earned déc. 27, 2025 EST
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run Earned déc. 26, 2025 EST
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions Earned déc. 23, 2025 EST
Détecter, contrer et surmonter les cyberattaques dans le cloud Earned oct. 14, 2025 EDT
Synthèse : se préparer à devenir analyste de la sécurité du cloud Earned oct. 13, 2025 EDT
Risques liés à la sécurité dans le cloud : identifier les menaces et s'en protéger Earned sept. 24, 2025 EDT
Stratégies de gestion des risques liés à la sécurité du cloud Earned sept. 19, 2025 EDT
Présentation des principes de sécurité du cloud computing Earned sept. 17, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les développeurs d'applications Earned août 1, 2025 EDT
Créer des agents d'IA générative avec Vertex AI et Flutter Earned juil. 30, 2025 EDT
Moderniser des sites Web à l'aide de l'IA générative sur Google Cloud Earned juil. 30, 2025 EDT
Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud Earned juil. 29, 2025 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit Earned juil. 28, 2025 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex Earned juil. 28, 2025 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML Earned juil. 27, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery Earned juil. 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour le SDLC de bout en bout Earned juil. 15, 2025 EDT
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA Earned juil. 5, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité Earned juil. 5, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence Earned juil. 4, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais Earned juil. 4, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles Earned juil. 4, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative Earned juil. 4, 2025 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery Earned juin 22, 2025 EDT
Utiliser BigQuery Machine Learning pour l'inférence Earned juin 21, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les data scientists et les analystes Earned juin 17, 2025 EDT

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.

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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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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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Agents d'IA générative : transformer l'entreprise est le cinquième et dernier cours du parcours de formation "Leader en IA générative". Il 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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IA générative : se familiariser avec le domaine est le troisième cours du parcours de formation "Gen AI Leader". 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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IA générative : découvrir les concepts fondamentaux est le deuxième cours du parcours de formation "Leader en IA générative". Il vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative, mais aussi de comprendre comment l'IA générative permet de relever les défis de l'entreprise en utilisant 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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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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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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Le cours IA générative : au-delà du chatbot est le premier du parcours de formation "Gen AI Leader" et n'a aucun prérequis. Il dépasse les principes de base des chatbots afin de présenter le véritable potentiel de l'IA générative pour votre organisation. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter 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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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Agent Platform 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 Agent Platform. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Partager des données avec Google Data Cloud. Vous pourrez ainsi acquérir une expérience pratique concernant les partenaires de partage de données Google Cloud, qui disposent d'ensembles de données propriétaires que les clients peuvent utiliser pour effectuer des analyses de données. Les clients s'abonnent à ces données et les interrogent dans leur propre plate-forme. Ils les enrichissent ensuite avec leurs propres ensembles de données et utilisent leurs outils de visualisation pour les tableaux de bord destinés à leur clientèle.

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Terminez le cours d'introduction Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage pour recevoir un badge de compétence dans les domaines suivants : sécuriser et configurer un bucket Cloud Storage, utiliser Gemini pour générer du texte, gérer le contrôle des accès IAM et créer un lac Knowledge Catalog pour la gouvernance des données.

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Terminez le cours Implémenter Sensitive Data Protection dans Google Cloud pour recevoir un badge de compétence dans le domaine suivant : utilisation des services Sensitive Data Protection (y compris l'API Cloud Data Loss Prevention) pour inspecter, masquer et supprimer les éléments d'identification des données sensibles dans Google Cloud.

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Terminez le cours intermédiaire Gérer Kubernetes dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la gestion des déploiements avec kubectl, la surveillance et le débogage d'applications sur Google Kubernetes Engine (GKE) et les techniques de livraison continue.

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Obtenez le badge de compétence intermédiaire en suivant le cours Implémenter des pipelines CI/CD sur Google Cloud, dans lequel vous apprendrez à utiliser Artifact Registry, Cloud Build et Cloud Deploy. Vous interagirez avec la console Cloud, Google Cloud CLI, Cloud Run et GKE. Vous apprendrez à créer des pipelines d'intégration continue, à stocker et sécuriser des artefacts, à rechercher des failles et à attester de la validité de versions approuvées. Vous vous entraînerez également à déployer des applications sur GKE et Cloud Run.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyse de flux dans BigQuery, où vous utiliserez Pub/Sub, Dataflow et BigQuery ensemble pour diffuser des données afin de les analyser.

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Cloud Storage, Cloud Functions et Cloud Pub/Sub sont tous des services Google Cloud Platform qui peuvent être utilisés pour stocker, traiter et gérer des données. Ces trois services peuvent être utilisés ensemble pour créer différentes applications basées sur les données. Dans ce cours qui ouvre droit à un badge de compétence, vous allez utiliser Cloud Storage pour stocker des images, Cloud Functions pour les traiter et Cloud Pub/Sub pour les envoyer à une autre application.

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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 Managed Service for Apache Spark, 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.

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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI. Dans ce cours, vous allez apprendre à extraire, traiter et capturer des données à l'aide de Document AI.

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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer un réseau Google Cloud sécurisé, dans lequel vous découvrirez plusieurs ressources liées à la mise en réseau permettant de créer, de faire évoluer et de sécuriser vos applications sur Google Cloud.

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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.

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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur sur Cloud Run pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'intégration de Cloud Run à Cloud Storage pour la gestion des données, la conception de systèmes asynchrones résilients à l'aide de Cloud Run et Pub/Sub, la construction de passerelles API REST reposant sur Cloud Run, et la création et le déploiement de services sur Cloud Run.

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Obtenez le badge de compétence Introduction en suivant le cours Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions, qui vous apprend à utiliser Cloud Run Functions dans la console Google Cloud et sur la ligne de commande. Les badges de compétence valident vos connaissances sur des produits spécifiques lors d'ateliers pratiques et d'évaluations. Décrochez un badge en suivant un cours ou accédez directement à l'atelier challenge correspondant pour l'obtenir dès aujourd'hui. Les badges attestent de votre niveau de maîtrise, améliorent votre profil professionnel et, par conséquent, vous permettent d'accroître vos opportunités de carrière. Accédez à votre profil pour retrouver les badges que vous avez obtenus.

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Ce cours est le quatrième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Cybersecurity. Dans ce cours, vous allez vous concentrer sur le développement de compétences en matière de journalisation, de sécurité et de surveillance des alertes, ainsi que sur les techniques d'atténuation des attaques. Vous allez apprendre à personnaliser les flux de menaces, à gérer les incidents, à communiquer en situation de crise, à analyser les causes, à répondre aux incidents et à informer a posteriori. À l'aide des outils Google Cloud, vous allez découvrir comment identifier les indicateurs de compromission et vous préparer à assurer la continuité de l'activité ainsi que la reprise après sinistre. Par ailleurs, vous allez continuer à actualiser votre CV et à vous entraîner aux techniques d'entretien.

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Ce cours est le cinquième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Cybersecurity. Vous allez devoir combiner et appliquer des concepts clés tels que les principes de sécurité du cloud, la gestion des risques, l'identification des failles, la gestion des incidents et la communication de crise dans un projet de synthèse interactif. Par ailleurs, vous finaliserez la mise à jour de votre CV et mettrez en pratique toutes les nouvelles techniques d'entretien acquises, afin de vous préparer à postuler un emploi et convaincre les recruteurs.

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Ce cours est le troisième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Cybersecurity. Dans ce cours, vous allez découvrir les principes de la gestion des identités et du contrôle des accès dans un environnement cloud. Vous aborderez des éléments clés comme l'AAA (authentification, autorisation et audit), la gestion des identifiants et la gestion des certificats. Vous étudierez également des thèmes essentiels comme la gestion des menaces et des failles, les principes du cloud natif et les mesures de protection des données. À l'issue de ce cours, vous aurez acquis les compétences et les connaissances nécessaires pour sécuriser les ressources cloud et protéger les informations sensibles de votre organisation. Vous continuerez également à utiliser les ressources de carrière et à perfectionner vos techniques d'entretien, ce qui vous préparera à la prochaine étape de votre parcours professionnel.

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Ce cours est le deuxième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Cybersecurity. Dans ce cours, vous allez découvrir les frameworks de gestion des risques cloud les plus utilisés. Vous explorerez les domaines de sécurité, les cycles de vie de la conformité et les normes du secteur telles que HIPAA, NIST CSF et SOC. Vous développerez des compétences en identification des risques, en implémentation de contrôles de sécurité, en évaluation de la conformité et en gestion de la protection des données. Vous vous familiariserez également avec les outils Google Cloud et multicloud spécifiques à la gestion des risques et de la conformité. Ce cours intègre également des techniques de préparation aux entretiens et aux candidatures, offrant ainsi une base complète pour comprendre et gérer efficacement le paysage complexe de la gestion des risques liés au cloud.

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Il s'agit du premier des cinq cours du certificat Google Cloud Cybersecurity. Dans ce cours, vous découvrirez les principes de base de la cybersécurité, dont le cycle de vie de la sécurité, la transformation numérique et les concepts clés du cloud computing. Vous identifierez les outils couramment utilisés par les analystes de la sécurité du cloud débutants pour automatiser les tâches.

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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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Dans ce cours, vous allez apprendre à développer une application à l'aide de Flutter, le kit d'interface utilisateur portable de Google, et à y intégrer Gemini, la famille de modèles d'IA générative de Google. Vous allez également utiliser Vertex AI Agent Builder, la plate-forme de Google pour développer et gérer des agents d'IA et des applications.

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Améliorez l'expérience de navigation sur votre site Web en utilisant l'IA générative pour offrir une meilleure expérience de recherche à vos utilisateurs. Dans ce cours, vous allez apprendre à utiliser Vertex AI Search pour proposer aux utilisateurs de votre site Web une expérience de recherche générative leur permettant de découvrir le contenu proposé par votre site Web. En tant qu'éditeur de sites Web, vous allez également apprendre à utiliser l'IA générative pour traduire et améliorer rapidement et efficacement vos contenus à l'aide de suggestions.

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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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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.

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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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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.

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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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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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L'intelligence artificielle (IA) offre des possibilités de transformation, mais elle présente également de nouveaux enjeux de sécurité. Ce cours apporte aux responsables de la sécurité et de la protection des données des stratégies pour gérer l'IA de façon sécurisée dans leurs organisations. Découvrez un framework pour identifier et atténuer de manière proactive les risques spécifiques à l'IA, protéger les données sensibles, assurer la conformité et construire une infrastructure d'IA résiliente. Choisissez des cas d'utilisation dans quatre secteurs d'activité différents pour savoir comment ces stratégies s'appliquent dans des scénarios réels.

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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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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 montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.

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Découvrez BigQuery ML pour l'inférence, pourquoi les analystes de données devraient s'en servir, ses cas d'utilisation et les modèles de ML compatibles. Apprenez également à créer des modèles de ML et à les gérer dans BigQuery.

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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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