Fabricio Pinterich
Date d'abonnement : 2023
Ligue d'Argent
34485 points
Date d'abonnement : 2023
Dans ce cours, vous apprendrez à analyser et à choisir la base de données adaptée à vos besoins, afin de développer efficacement des applications sur Google Cloud. Vous explorerez les bases de données relationnelles et NoSQL, puis Cloud SQL, AlloyDB et Spanner, et vous apprendrez à aligner les atouts des bases de données sur les exigences de vos applications, y compris celles de l'IA générative. Vous découvrirez en pratique comment configurer la recherche vectorielle et migrer des applications vers le cloud.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances AlloyDB pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : effectuer les principales tâches et opérations AlloyDB, migrer de PostgreSQL vers AlloyDB, administrer une base de données AlloyDB et accélérer les requêtes analytiques à l'aide du moteur de données en colonnes AlloyDB.
Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances AlloyDB pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : effectuer les principales tâches et opérations AlloyDB, migrer de PostgreSQL vers AlloyDB, administrer une base de données AlloyDB et accélérer les requêtes analytiques à l'aide du moteur de données en colonnes AlloyDB.
Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances Bigtable pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'instances, la conception de schémas, l'interrogation de données et la réalisation de tâches d'administration dans Bigtable, y compris la surveillance des performances et la configuration de l'autoscaling et de la réplication de nœuds.
Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances Cloud Spanner pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des instances et des bases de données Cloud Spanner et interagir avec elles ; charger des bases de données Cloud Spanner à l'aide de différentes techniques ; sauvegarder des bases de données Cloud Spanner, définir des schémas et comprendre les plans de requête ; déployer une application Web moderne connectée à une instance Cloud Spanner.
Obtenez le badge de niveau Débutant Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL pour démontrer vos compétences en matière de migration, de configuration et de gestion des instances et bases de données Cloud SQL pour PostgreSQL.
Terminez le cours d'introduction Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l’aide de Database Migration Service pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : migration de données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de différents types de jobs et différentes options de connectivité disponibles dans Database Migration Service et migration de données utilisateur MySQL lors de l'exécution de jobs Database Migration Service.
This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.
"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.