Rajeswari Botcha
Date d'abonnement : 2026
Ligue de Diamant
15388 points
Introduction à Cloud Next Generation Firewall
Earned sept. 26, 2026 EDT
Introduction to Looker
Earned sept. 19, 2026 EDT
Migrations Google Cloud Database : stratégie
Earned sept. 18, 2026 EDT
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
Earned sept. 17, 2026 EDT
Déployer et adapter des modèles d'IA avec Cloud Run
Earned sept. 14, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned sept. 12, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les développeurs d'applications
Earned sept. 12, 2026 EDT
Déployer votre premier agent
Earned sept. 11, 2026 EDT
Créer et déployer des agents en production
Earned sept. 11, 2026 EDT
Google Sheets - Advanced Topics
Earned sept. 10, 2026 EDT
Ajouter des capacités aux agents à l'aide d'outils
Earned sept. 7, 2026 EDT
Gérer la mémoire et l'état des agents
Earned sept. 7, 2026 EDT
Optimiser le comportement des agents
Earned sept. 7, 2026 EDT
Créer votre première application Gemini Enterprise
Earned sept. 7, 2026 EDT
Prendre votre envol avec Google Antigravity : créer un jeu vidéo avec l'IA
Earned sept. 7, 2026 EDT
Infrastructure IA : orchestration et automatisation
Earned sept. 4, 2026 EDT
AI Infrastructure : options de stockage
Earned sept. 4, 2026 EDT
AI Infrastructure : Cloud TPU
Earned sept. 4, 2026 EDT
Gemini dans Google Sheets
Earned sept. 3, 2026 EDT
Gemini dans Google Workspace Studio
Earned sept. 3, 2026 EDT
Présentation de l'application Gemini
Earned sept. 3, 2026 EDT
Gemini dans Google Vids
Earned sept. 3, 2026 EDT
Gemini dans Google Drive
Earned sept. 3, 2026 EDT
Gemini dans Google Chat
Earned sept. 3, 2026 EDT
Gemini dans Google Meet
Earned sept. 3, 2026 EDT
Gemini dans Google Slides
Earned sept. 3, 2026 EDT
Gemini dans Google Docs
Earned sept. 3, 2026 EDT
Gemini dans Gmail
Earned sept. 3, 2026 EDT
Google Workspace avec Gemini : les bases de votre workflow d'IA
Earned sept. 3, 2026 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned sept. 2, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned sept. 2, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned sept. 2, 2026 EDT
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned sept. 2, 2026 EDT
Google Cloud Agent Governance and Security
Earned sept. 2, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google
Earned sept. 2, 2026 EDT
Créer des systèmes multi-agents collaboratifs avec ADK et MCP
Earned sept. 2, 2026 EDT
AI Infrastructure : techniques de mise en réseau
Earned sept. 2, 2026 EDT
Infrastructure d'IA : types de déploiements
Earned sept. 2, 2026 EDT
AI Infrastructure : Cloud GPU
Earned sept. 2, 2026 EDT
AI Infrastructure : introduction à AI Hypercomputer
Earned sept. 2, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned août 21, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned juil. 7, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned juil. 7, 2026 EDT
Ce cours présente Cloud NGFW. Vous apprendrez entre autres comment Cloud NGFW fournit une gestion et une visibilité centralisées des pare-feu, une protection avancée contre les menaces et des informations sur les pare-feu.
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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.
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Vous envisagez de migrer vos bases de données vers Google Cloud ? Ce cours vous présente la stratégie à suivre. Apprenez à évaluer les facteurs métier à prendre en compte pour réduire les coûts élevés du sur site et éviter la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Utilisez Migration Center pour découvrir vos actifs, analyser le coût total de possession et élaborer un plan par vagues. Vous apprendrez à choisir le bon processus de migration et à identifier les solutions Google Cloud adaptées à vos charges de travail. Vous repartirez avec une analyse de rentabilité basée sur les données et une feuille de route claire, prêt à convaincre votre direction et à mener à bien votre migration.
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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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L'inférence de l'IA est le processus qui consiste à utiliser un modèle de machine learning entraîné pour faire des prédictions sur des données nouvelles et inédites en appliquant des schémas appris. Ce cours s'adresse aux développeurs, data scientists et ingénieurs en ML qui souhaitent déployer rapidement des services d'inférence de l'IA sur Cloud Run. Il est utile pour les personnes habituées à utiliser des solutions de déploiement d'applications sans serveur dans le cloud, mais qui manquent d'expérience dans l'exécution de l'inférence de l'IA avec les produits sans serveur Google Cloud.
Il comprend des exemples de déploiement d'un modèle d'inférence de l'IA avec des GPU et d'intégration d'applications d'IA générative avec des services de stockage de données.
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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 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 apprendrez à déployer des agents ADK sur Vertex AI Agent Engine et Cloud Run.
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Découvrez l'architecture et le déploiement des systèmes multi-agents à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google et de l'infrastructure robuste de Google Cloud. Vous apprendrez à concevoir des arborescences d'agents hiérarchiques et des agents de workflow déterministes tout en identifiant l'environnement d'hébergement idéal (de Cloud Run sans serveur à GKE pour de hautes performances) pour vous assurer que vos agents IA sont sécurisés, évolutifs et prêts pour la production.
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This course builds on some of the concepts covered in the earlier Google Sheets course.
In this course, you will learn how to apply and customize themes In Google Sheets, and explore conditional formatting options.
You will learn about some of Google Sheets’ advanced formulas and functions. You will explore how to create formulas using functions, and you will also learn how to reference and validate your data in a Google Sheet.
Spreadsheets can hold millions of numbers, formulas, and text. Making sense of all of that data can be difficult without a summary or visualization. This course explores the data visualization options in Google Sheets, such as charts and pivot tables.
Google Forms are online surveys used to collect data and provide the opportunity for quick data analysis. You will explore how Forms and Sheets work together by connecting collected Form data to a spreadsheet, or by creating a Form from an existing spreadsheet.
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Vous avez créé des agents dotés d'une configuration avancée. Donnez-leur maintenant des capacités concrètes. Fournissez-leur des outils permettant de faire des recherches sur le Web, d'exécuter du code, d'interroger des bases de données et d'effectuer des actions personnalisées.
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Vous avez créé des agents LLM de base qui répondent aux requêtes. Nous allons maintenant en faire des agents avec état. Utilisez l'état de session pour concevoir des agents capables de conserver le contexte, de mémoriser les préférences de l'utilisateur et d'offrir des expériences personnalisées. Transformez des agents sans état en assistants intelligents.
Explorez d'autres contenus du programme Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
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Vous avez créé votre premier agent. Il est maintenant temps de passer à l'étape suivante. Dans ce cours, vous développerez vos compétences en apprenant à transformer un agent IA simple en un assistant sophistiqué et précis, grâce à des instructions avancées, à une sélection de modèles, à des capacités de planification et à des modèles de sortie structurés.
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Créez votre première application Gemini Enterprise ! Connectez diverses sources de données à votre application. Maîtrisez des fonctionnalités avancées telles que les agents de recherche approfondie, l'idéation multi-agent et NotebookLM pour une analyse ciblée.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer des logiciels à une vitesse fulgurante en orchestrant des agents dans Google Antigravity. Ce cours pratique vous accompagnera d'abord dans l'installation et la prise en main d'Antigravity. Vous allez ensuite activer des services pour les applications que vous créez avec Antigravity à l'aide de Firebase. Enfin, vous allez créer un jeu vidéo, Voyager, en demandant aux agents d'Antigravity de travailler en parallèle.
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Ce cours porte sur l'automatisation et la gestion opérationnelle des clusters GKE optimisés pour les charges de travail d'IA et de machine learning distribuées. Vous apprendrez à provisionner des ressources d'accélération, à configurer la mise en file d'attente avancée des charges de travail, à atténuer les contraintes de capacité et à orchestrer des jobs distribués à grande échelle.
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Dans ce cours, vous découvrirez en détail les solutions de stockage disponibles sur Google Cloud, spécialement conçues pour les charges de travail d'IA et de calcul haute performance (HPC). Vous apprendrez à choisir le stockage adapté à chaque étape du cycle de vie du ML. Vous découvrirez comment optimiser les performances d'E/S pendant l'entraînement, à gérer des ensembles de données massifs pour la préparation des données et à livrer les artefacts du modèle avec une faible latence. Grâce à des exemples et à des démonstrations pratiques, vous acquerrez l'expertise nécessaire pour concevoir des solutions de stockage robustes qui accéléreront vos innovations en matière d'IA.
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Bienvenue dans le cours sur Cloud TPU. Nous allons explorer les avantages et les inconvénients des TPU dans différents scénarios et comparer différents accélérateurs de TPU pour vous aider à choisir celui qui vous convient le mieux. Vous découvrirez des stratégies pour optimiser les performances et l'efficacité de vos modèles d'IA et comprendrez l'importance de l'interopérabilité GPU/TPU pour des flux de travail d'apprentissage automatique flexibles. Grâce à des contenus attrayants et à des démonstrations pratiques, nous vous guiderons étape par étape pour exploiter efficacement les TPU.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Sheets pour automatiser l'organisation des données et traiter des chiffres complexes. Apprenez à structurer des tableaux à partir de texte brut, à remplir automatiquement des données à l'aide du langage naturel, à générer des formules de feuille de calcul natives à la demande et à extraire rapidement des insights ou des visualisations de haut niveau sans avoir besoin de compétences avancées en la matière.
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Ce cours vise à aider les utilisateurs de Google Workspace à automatiser efficacement les tâches entre différentes applications afin d'améliorer considérablement leur productivité et de simplifier leurs opérations quotidiennes. Les participants acquerront des compétences pratiques pour concevoir et configurer des automatisations, ainsi que pour personnaliser chaque étape dans Google Workspace Studio.
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Cette formation vise à permettre aux utilisateurs de Google Workspace d'intégrer l'application Gemini de manière fluide et d'accéder à leurs données de façon sécurisée pour atteindre de nouveaux niveaux de productivité. Ils apprendront à exploiter les capacités de Gemini pour stimuler la créativité et accélérer la résolution de problèmes métier complexes.
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Ce cours présente Google Vids, un outil de création optimisé par l'IA dans Google Workspace qui vous aide à transformer des documents bruts en vidéos professionnelles et attrayantes, sans expérience préalable en montage. Vous apprendrez à générer rapidement des brouillons à l'aide de modèles et d'outils automatisés, ainsi qu'à personnaliser vos contenus grâce au montage basé sur la transcription, aux améliorations visuelles dynamiques et à la musique personnalisée. Enfin, vous découvrirez comment intégrer des avatars IA et des voix off pour commenter vos présentations de manière fluide dans différents cas d'utilisation professionnelle.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Drive pour gérer et récupérer des fichiers. Apprenez à localiser des ressources en utilisant le langage naturel, à extraire des informations spécifiques grâce aux Aperçus IA sans ouvrir de fichiers, à résumer instantanément plusieurs formats de médias et à enregistrer des collections de fichiers en tant que projets pour des recherches répétables.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Chat pour simplifier les communications professionnelles. Apprenez à vous concentrer sur les notifications importantes grâce aux résumés, à retrouver des décisions enfouies dans vos messages grâce à la recherche en langage naturel et à affiner le ton de vos messages grâce aux outils d'écriture en temps réel.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Meet pour améliorer la collaboration vidéo. Apprenez à automatiser la prise de notes, à utiliser la traduction en temps réel de texte et la traduction vocale, à rattraper en privé les discussions manquées et à optimiser instantanément la qualité audio et vidéo.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Slides pour transformer des concepts en présentations visuellement percutantes. Apprenez à générer des présentations structurées à partir d'un seul prompt ou d'un document source existant, à affiner la mise en page des diapositives à l'aide de l'amélioration de la conception automatisée, à créer des photos et des graphiques vectoriels personnalisés, et à rédiger de manière dynamique le texte des diapositives ainsi que des commentaires du présentateur précis.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Docs pour simplifier la rédaction et la création de contenus. Apprenez à rédiger des documents à partir de zéro, à affiner le ton et la clarté de vos écrits grâce à des outils interactifs, à résumer des fichiers complexes et à transformer facilement des textes longs en ressources structurées pour d'autres applications Google Workspace.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Gmail pour optimiser la gestion de vos e-mails. Apprenez à résumer de longs fils de discussion, à récupérer des informations en langage naturel, à rédiger des réponses professionnelles et à organiser des stratégies de communication directement dans votre boîte de réception.
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Gemini pour Google Workspace fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce parcours de formation, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Workspace.
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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 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 passe en revue les fonctionnalités de sécurité essentielles de Model Armor et vous prépare à utiliser le service. Vous découvrirez les risques de sécurité associés aux LLM et comment Model Armor protège vos applications d'IA.
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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
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Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.
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Apprenez à concevoir, coordonner et déployer des systèmes multi-agents à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google et du protocole MCP (Model Context Protocol). En utilisant l'exemple d'un service de conciergerie de voyage, vous apprendrez à orchestrer un réseau d'agents spécialisés avec des garde-fous personnalisés. À la fin du cours, vous comprendrez les modèles de conception et les stratégies de déploiement nécessaires pour créer des workflows d'IA robustes et évolutifs.
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Bienvenue dans le cours "AI Infrastructure : techniques de mise en réseau".
Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter l'infrastructure à large bande passante et à faible latence de Google Cloud pour optimiser le transfert de données et la communication entre tous les composants de votre système d'IA. À la fin de ce cours, vous comprendrez le rôle essentiel que joue la mise en réseau dans l'ensemble du pipeline d'IA, de l'ingestion de données et de l'entraînement à l'inférence. Vous serez également capable d'appliquer les bonnes pratiques pour vous assurer que vos charges de travail s'exécutent à vitesse maximale.
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Ce cours constitue un guide complet pour déployer, gérer et optimiser des charges de travail d'IA et de calcul hautes performances (HPC) sur Google Cloud. À travers une série de leçons et de démonstrations pratiques, vous explorerez diverses stratégies de déploiement, allant d'environnements hautement personnalisables utilisant Google Compute Engine (GCE) à des solutions gérées comme Google Kubernetes Engine (GKE). Plus précisément, vous apprendrez à créer des clusters et à déployer GKE pour l'inférence.
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Le matériel puissant qui se cache derrière l'IA vous intrigue ? Ce module décortique les ordinateurs à intelligence artificielle optimisés pour les performances et vous montre pourquoi ils sont si importants. Nous allons voir comment les CPU, les GPU et les TPU rendent les tâches d'IA extrêmement rapides, ce qui fait la spécificité de chacun, et comment les logiciels d'IA en tirent le meilleur parti. À la fin de ce module, vous saurez exactement comment sélectionner le GPU adapté à vos projets d'IA, ce qui vous permettra de faire des choix judicieux pour vos charges de travail d'IA.
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Vous souhaitez utiliser AI Hypercomputer ? Ce cours est conçu pour vous aider à vous lancer. Nous aborderons les principes de base de cet outil et comment il aide l'IA dans ses charges de travail. Vous découvrirez les différents composants d'un hypercalculateur, tels que les GPU, les TPU et les CPU, et apprendrez à choisir la méthode de déploiement la mieux adaptée à vos besoins.
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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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