Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Ruslan Bulhakov
Date d'abonnement : 2025
Ligue d'Or
5090 points
Introduction to Security in the World of AI
Earned avr. 7, 2026 EDT
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned avr. 3, 2026 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned avr. 1, 2026 EDT
BigQuery pour le machine learning
Earned mars 24, 2026 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mars 21, 2026 EDT
Utiliser BigQuery Machine Learning pour l'inférence
Earned mars 17, 2026 EDT
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned mars 13, 2026 EDT
Optimiser le comportement des agents
Earned fév. 24, 2026 EST
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
Earned fév. 20, 2026 EST
Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery
Earned fév. 17, 2026 EST
Créer votre première application Gemini Enterprise
Earned fév. 16, 2026 EST
Agents Enterprise et cas d'utilisation
Earned fév. 16, 2026 EST
Introduction aux agents IA
Earned fév. 16, 2026 EST
Agents : principes de base
Earned fév. 12, 2026 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned fév. 6, 2026 EST
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned fév. 6, 2026 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned fév. 4, 2026 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned fév. 4, 2026 EST
Présentation de l'IA générative
Earned fév. 4, 2026 EST
Créer des vidéos captivantes avec Google Vids
Earned fév. 3, 2026 EST
Gemini dans Google Drive
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Google Meet
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Google Sheets
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Google Slides
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Google Docs
Earned fév. 2, 2026 EST
Introduction à Gemini pour Google Workspace
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Gmail
Earned fév. 2, 2026 EST
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned jan. 26, 2026 EST
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned jan. 21, 2026 EST
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned jan. 15, 2026 EST
Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.
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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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Terminez le cours d'introduction Dégager des insights des données BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de requêtes SQL, l'interrogation de tables publiques, le chargement d'exemples de données dans BigQuery, la résolution d'erreurs de syntaxe courantes avec l'outil de validation des requêtes de BigQuery et la création de rapports dans Looker Studio en se connectant aux données BigQuery.
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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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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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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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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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Mettez en pratique vos connaissances sur les agents en créant, configurant et exécutant votre premier agent IA à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Dans ce cours pratique, vous configurerez un environnement de développement ADK complet, créerez des agents avec du code Python et une configuration YAML, et les exécuterez sur plusieurs interfaces. Vous découvrirez également les paramètres essentiels qui définissent le comportement de l'agent, en appliquant dans du code fonctionnel ce que vous avez appris dans le cours 1.
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Terminez le cours intermédiaire Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser Gemini dans BigQuery pour générer et déboguer des requêtes SQL, effectuer une analyse des sentiments, résumer du texte et identifier des mots clés, générer des embeddings, créer un pipeline de RAG (génération augmentée par récupération), et implémenter la recherche vectorielle multimodale.
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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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Ce cours explique comment les agents IA génèrent un impact commercial. Vous découvrirez ensuite comment Gemini Enterprise vous permet de créer et d'orchestrer les agents adaptés, des solutions no-code au high-code.
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Comprenez le concept d'agents IA. Découvrez comment les agents IA utilisent l'action autonome et le raisonnement pour résoudre des problèmes complexes. Vous explorerez l'architecture technique qui permet aux agents d'apprendre, de planifier et d'atteindre des objectifs pour vous.
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Les agents IA représentent une évolution majeure par rapport aux grands modèles de langage traditionnels (LLM) : au lieu de simplement générer des solutions textuelles, ils peuvent également agir de manière autonome pour les exécuter.
Ce cours présente les principes de base des agents IA, leurs différences avec les API LLM et les cas où ils apportent une réelle valeur. Basé sur le livre blanc de Google consacré aux agents, il fournit les bases théoriques nécessaires avant d'écrire vos premières lignes de code d'agent. Il est idéal pour les développeurs, les architectes et les décideurs techniques qui souhaitent comprendre les systèmes d'IA à travers le prisme du comportement autonome et orienté vers des objectifs, plutôt que simplement comme des générateurs de texte.
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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Vertex AI. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets.
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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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Dans ce cours, vous découvrirez Google Vids, une application de création et de montage de vidéos en ligne accessible à certains utilisateurs de Google Workspace. À travers des leçons et des démonstrations, vous apprendrez à créer et à raconter des histoires captivantes en vidéo pour le travail. Vous verrez également comment intégrer de manière fluide des éléments multimédias, des extraits audio et vidéo, personnaliser les styles et partager facilement vos créations.
Certaines fonctionnalités Vids utilisent l'IA générative pour vous aider à travailler plus efficacement. Pour rappel, les outils d'IA générative, Gemini compris, peuvent suggérer des informations inexactes ou inappropriées. Vous ne devez pas considérer les réponses générées par Gemini et ses fonctionnalités comme des conseils médicaux, juridiques, financiers ou de toute autre nature professionnelle. Sachez aussi que les suggestions des fonctionnalités de Gemini ne représentent pas l'opinion de Google et ne doivent pas être…
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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 Drive au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets. À la fin de ce cours, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour utiliser Gemini en toute confiance dans Google Drive afin d'améliorer vos workflows.
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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 Sheets.
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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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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 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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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 Gmail.
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Ce cours présente une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery permettant de réduire les hallucinations de l'IA. Il décrit un workflow RAG qui couvre la création d'embeddings, la recherche dans un espace vectoriel et la génération de réponses améliorées. Il explique aussi les raisons conceptuelles derrière ces étapes et leur implémentation pratique avec BigQuery. À la fin du cours, les participants seront à même de créer un pipeline de RAG à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini, ainsi que des modèles d'embeddings pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA.
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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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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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BigQuery pour le machine learning
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Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mars 21, 2026 EDT
Utiliser BigQuery Machine Learning pour l'inférence
Earned mars 17, 2026 EDT
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Optimiser le comportement des agents
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Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
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Implémenter la recherche vectorielle multimodale avec BigQuery
Earned fév. 17, 2026 EST
Créer votre première application Gemini Enterprise
Earned fév. 16, 2026 EST
Agents Enterprise et cas d'utilisation
Earned fév. 16, 2026 EST
Introduction aux agents IA
Earned fév. 16, 2026 EST
Agents : principes de base
Earned fév. 12, 2026 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned fév. 6, 2026 EST
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned fév. 6, 2026 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned fév. 4, 2026 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned fév. 4, 2026 EST
Présentation de l'IA générative
Earned fév. 4, 2026 EST
Créer des vidéos captivantes avec Google Vids
Earned fév. 3, 2026 EST
Gemini dans Google Drive
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Google Meet
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Google Sheets
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Google Slides
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Google Docs
Earned fév. 2, 2026 EST
Introduction à Gemini pour Google Workspace
Earned fév. 2, 2026 EST
Gemini dans Gmail
Earned fév. 2, 2026 EST
Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery
Earned jan. 26, 2026 EST
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned jan. 21, 2026 EST
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned jan. 15, 2026 EST