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David-Alberto Saenz-Campos

Date d'abonnement : 2024

Ligue d'Argent

15135 points
AI Infrastructure : Cloud GPU Earned avr. 18, 2026 EDT
Optimiser le comportement des agents Earned avr. 16, 2026 EDT
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK) Earned mars 27, 2026 EDT
Agents : principes de base Earned mars 26, 2026 EDT
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker Earned fév. 3, 2026 EST
Dégager des insights des données BigQuery Earned jan. 31, 2026 EST
Looker Studio Essentials Earned jan. 29, 2026 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud Earned sept. 9, 2024 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud Earned sept. 6, 2024 EDT
Développer votre réseau Google Cloud Earned sept. 5, 2024 EDT
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer Earned août 23, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned août 2, 2024 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned juil. 12, 2024 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base Earned juin 10, 2024 EDT

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 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. Rejoindre le forum de la communauté pour poser des questions et discuter

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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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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. Rejoindre le forum de la communauté pour poser des questions et discuter

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Terminez le cours d'introduction Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.

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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 Data Studio en se connectant aux données BigQuery.

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This course provides an introduction to Looker Studio’s powerful features for data visualization and reporting. Learn to transform raw data into insightful reports by mastering various visualization options, connecting to diverse data sources, and implementing interactive controls such as filters. Explore data blending techniques to combine information from multiple sources and unlock deeper insights. Through hands-on exercises you'll gain the skills to create compelling, dynamic reports that effectively communicate data-driven stories.

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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'attribution de rôles avec Identity and Access Management (IAM) ; la création et la gestion de comptes de service ; l'activation d'une connectivité privée sur les réseaux de cloud privé virtuel (VPC) ; la restriction de l'accès aux applications avec Identity-Aware Proxy ; la gestion des clés et des données chiffrées avec Cloud Key Management Service (KMS) ; et la création d'un cluster Kubernetes privé.

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Terminez le cours intermédiaire Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les principes d'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, le provisionnement et la gestion des ressources Google Cloud avec des configurations Terraform, la gestion efficace des états (local et distant) et la modularisation du code Terraform à des fins de réutilisabilité et d'organisation.

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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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Ce cours vous aide à préparer l'examen pour obtenir la certification Associate Cloud Engineer. Vous découvrirez les domaines Google Cloud abordés dans l'examen et verrez comment créer un plan de formation pour améliorer vos connaissances de ces domaines.

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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.

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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.

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"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.

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