Jérémie Hugues
Date d'abonnement : 2022
Ligue de Diamant
74797 points
AI Infrastructure : introduction à AI Hypercomputer
Earned août 17, 2026 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : architecture réseau
Earned août 17, 2026 EDT
Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base
Earned août 15, 2026 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned août 11, 2026 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned août 3, 2026 EDT
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned août 3, 2026 EDT
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned juil. 29, 2026 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned juil. 22, 2026 EDT
Gérer Kubernetes dans Google Cloud
Earned juil. 21, 2026 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned juil. 20, 2026 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned juil. 16, 2026 EDT
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned avr. 21, 2026 EDT
L'accès privilégié avec IAM
Earned avr. 20, 2026 EDT
Dialogue Design
Earned avr. 20, 2026 EDT
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned avr. 19, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets
Earned mars 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini
Earned mars 13, 2026 EDT
AI Boost Bites : Astuces Gemini pour Agenda dans Gmail
Earned mars 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini
Earned mars 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets
Earned mars 10, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell
Earned mars 8, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI
Earned mars 6, 2026 EST
AI Boost Bites : Devenez un artiste du mashup créatif
Earned mars 5, 2026 EST
AI Boost Bites : Devenez un directeur artistique IA pour votre monde
Earned mars 4, 2026 EST
AI Boost Bites : Créer le portrait parfait
Earned mars 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM
Earned mars 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data
Earned fév. 27, 2026 EST
AI Boost Bites : Simplifier la planification d'événements grâce à l'IA
Earned fév. 26, 2026 EST
AI Boost Bites : Optimisez vos recherches avec Gemini
Earned fév. 25, 2026 EST
AI Boost Bites: Make Any Big Purchase with Confidence
Earned fév. 24, 2026 EST
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini
Earned fév. 23, 2026 EST
AI Boost Bites : Transformez vos idées en œuvres d'art animées
Earned fév. 20, 2026 EST
AI Boost Bites : Votre tuteur IA personnel
Earned fév. 19, 2026 EST
AI Boost Bites : Rendez ludiques vos guides d'étude
Earned fév. 18, 2026 EST
AI Boost Bites : Obtenez le playbook de vos concurrents en quelques minutes
Earned fév. 16, 2026 EST
AI Boost Bites : Créer une application météo personnalisée
Earned fév. 16, 2026 EST
AI Boost Bites : Créer un système solaire en 3D
Earned fév. 13, 2026 EST
AI Boost Bites : Créer vos propres outils de productivité
Earned fév. 12, 2026 EST
AI Boost Bites : Apprentissage guidé avec Gemini
Earned fév. 11, 2026 EST
AI Boost Bites : Créez votre propre jeu d'arcade rétro
Earned fév. 9, 2026 EST
AI Boost Bites : Devenez un "DJ d'ambiance"
Earned fév. 5, 2026 EST
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned fév. 3, 2026 EST
AI Boost Bites : Créer le rapport de recrutement universitaire ultime
Earned fév. 3, 2026 EST
AI Boost Bites : Des visuels de campagne en un clic
Earned jan. 30, 2026 EST
AI Boost Bites : Du croquis à l'application fonctionnelle
Earned jan. 28, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports
Earned jan. 26, 2026 EST
AI Boost Bites : Votre agent de commentaires personnel
Earned jan. 22, 2026 EST
AI Boost Bites : Scripts de présentation avec Gemini
Earned jan. 20, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks
Earned jan. 16, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research
Earned jan. 14, 2026 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews
Earned jan. 11, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM
Earned jan. 8, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps
Earned jan. 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned jan. 1, 2026 EST
AI Boost Bites : Création de contenu d'e-mail
Earned déc. 22, 2025 EST
AI Boost Bites : Créer des documents en quelques secondes
Earned déc. 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned déc. 15, 2025 EST
AI Boost Bites : Gérer votre boîte de réception grâce à l'IA
Earned déc. 11, 2025 EST
AI Boost Bites : Résumés de diapositives avec Gemini
Earned déc. 9, 2025 EST
AI Boost Bites : Sheets et scripts sans code
Earned déc. 8, 2025 EST
AI Boost Bites : Amplifier la voix des dirigeants grâce à l'IA
Earned déc. 3, 2025 EST
AI Boost Bites : Résumés pour les cadres avec les Gems Gemini
Earned nov. 30, 2025 EST
AI Boost Bites : Automatiser les tâches avec Gemini et Apps Script
Earned nov. 27, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM
Earned nov. 25, 2025 EST
AI Boost Bites – Gemini : Astuce pour convertir une image en feuille de calcul
Earned nov. 24, 2025 EST
AI Boost Bites : Personnalisation avec des prompts sur mesure
Earned nov. 19, 2025 EST
AI Boost Bites : Résumer avec Gemini dans Docs et Drive
Earned nov. 18, 2025 EST
AI Boost Bites : Rédiger des prompts comme un pro avec Google Workspace
Earned nov. 14, 2025 EST
AI Boost Bites : Génération de contenus simplifiée avec Gemini
Earned nov. 12, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned nov. 6, 2025 EST
AI Boost Bites : Gems Gemini – Votre meilleur allié marketing
Earned nov. 4, 2025 EST
Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog
Earned oct. 30, 2025 EDT
Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery
Earned oct. 29, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned août 17, 2025 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned août 6, 2025 EDT
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned juil. 29, 2025 EDT
AI Boost Bites : Identifier les failles de votre stratégie
Earned juil. 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned juil. 24, 2025 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned juil. 16, 2025 EDT
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned juil. 10, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned juil. 2, 2025 EDT
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned juin 25, 2025 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned juin 12, 2025 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned juin 2, 2025 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned mai 26, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned mai 26, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned mai 6, 2025 EDT
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned avr. 14, 2025 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned avr. 14, 2025 EDT
Premiers pas avec Terraform pour Google Cloud
Earned avr. 7, 2025 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mars 18, 2025 EDT
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned mars 17, 2025 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned fév. 25, 2025 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned fév. 10, 2025 EST
Référence : infrastructure
Earned nov. 8, 2024 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned nov. 7, 2024 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 7, 2024 EST
Mettre en œuvre des flux de travail de messagerie et d'automatisation basés sur les événements
Earned oct. 30, 2024 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned oct. 29, 2024 EDT
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned oct. 29, 2024 EDT
Explorateur de l'IA générative – Agent Platform
Earned oct. 29, 2024 EDT
Créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud
Earned sept. 24, 2024 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned août 9, 2024 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned août 1, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned juil. 28, 2024 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned juil. 28, 2024 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned juil. 27, 2024 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned juil. 27, 2024 EDT
Recherche vectorielle et embeddings
Earned juil. 27, 2024 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned mars 24, 2024 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned mars 24, 2024 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mars 22, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned mars 22, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned mars 22, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned mars 22, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned mars 19, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned mars 16, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned mars 14, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mars 14, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mars 14, 2024 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PDE
Earned oct. 12, 2023 EDT
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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Bienvenue dans le troisième cours de la série "Mise en réseau dans Google Cloud", intitulé "Architecture réseau".
Dans ce cours, vous allez explorer les principes fondamentaux de la conception d'architectures réseau efficaces et évolutives dans Google Cloud.
Dans le module 1 "Présentation de l'architecture réseau", nous vous présenterons d'abord les principaux composants et concepts de l'architecture réseau, y compris les sous-réseaux, les routes, les pare-feu et l'équilibrage de charge.
Dans le module 2 "Topologies de réseaux", nous aborderons ensuite diverses topologies de réseaux couramment utilisées dans Google Cloud, et examinerons leurs points forts et leurs points faibles.
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"Mise en réseau dans Google Cloud" est une série de cours en six parties. Bienvenue dans la première des six parties de notre série de cours "Mise en réseau dans Google Cloud : principes de base".
Ce cours fournit une présentation complète des concepts fondamentaux de la mise en réseau, y compris les principes de base de la mise en réseau, les cloud privés virtuels (VPC) et le partage des réseaux VPC. Il traite également des techniques de journalisation et de surveillance des réseaux.
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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.
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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 intermédiaire Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK) pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : formuler des problèmes concrets de recherche sur les modèles de langage, créer un tokenizer simple, préparer un ensemble de données pour entraîner un modèle de langage Transformer, exécuter la boucle d'entraînement d'un petit modèle de langage.
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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 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 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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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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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants l'infrastructure complète et flexible de Google Cloud Platform ainsi que les services de plate-forme fournis, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de vidéos de présentation, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que les réseaux, les systèmes et les services applicatifs. Ce cours aborde également le déploiement de solutions pratiques, telles que les clés de chiffrement fournies par le client, la gestion de la sécurité et des accès, les quotas et la facturation, ainsi que la surveillance des ressources.
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Terminez le cours intermédiaire Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la configuration et la création d'images de conteneur Docker, la création et la gestion de clusters Google Kubernetes Engine (GKE), l'utilisation de kubectl pour gérer efficacement les clusters et le déploiement d'applications Kubernetes en appliquant des pratiques de livraison continue (CD) robustes.
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Obtenez le badge de niveau Intermédiaire L'accès privilégié avec IAM démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les rôles personnalisés utilisant Identity and Access Management (IAM), le principe du moindre privilège, l'accès temporaire élevé juste à temps et la sécurité des applications Web utilisant Identity-Aware Proxy (IAP).
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78%—or nearly 8 in 10—business leaders say Google Cloud helps them stay ahead in the age of AI. A big part of that comes down to how teams build and connect intelligent systems. Here, you’ll build and manage conversational agents, and use speech-to-text and translation APIs to handle different types of input. You’ll also move from monolithic apps to microservices on GKE, connect workflows using webhooks, and use observability tools to keep track of what’s happening. IAM comes in as well to manage access where needed. It’s a practical look at how these pieces are used together in real setups.
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Terminez le cours d'introduction Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la surveillance des machines virtuelles dans Compute Engine, l'utilisation de Cloud Monitoring pour la supervision multiprojet, l'extension des fonctionnalités de surveillance et de journalisation à Cloud Functions, la création et l'envoi de métriques d'application personnalisées, et la configuration d'alertes Cloud Monitoring en fonction de ces métriques personnalisées.
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini dans Gmail pour gérer votre Google Agenda en posant des questions sur votre planning dans le panneau latéral et en utilisant la fonctionnalité "Ajouter à Agenda" en un clic pour les événements détectés dans les e-mails.
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.
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In this video, you'll learn to use the "Ask Gemini" feature in Google Sheets to manage your data with natural language. You'll see how to ask Gemini to create dropdowns, highlight sales data, create a pivot table, filter by month, and sort by revenue.
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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.
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In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.
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Cette vidéo présente une technique permettant de créer des images "mashup" en générant un sujet et une scène séparément, puis en utilisant un prompt final pour les fusionner en une nouvelle image.
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Cette vidéo explique comment utiliser l'édition multitour dans l'appli Gemini pour créer une scène étape par étape, et comment "remixer" des photos en transférant le style d'un objet à un autre.
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Cette vidéo explique comment utiliser une nouvelle fonctionnalité de l'application Gemini pour créer des autoportraits originaux qui vous ressemblent, et comment combiner plusieurs photos en une seule scène.
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In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.
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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.
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Cette vidéo explique comment utiliser un assistant IA pour planifier un événement d'équipe de grande envergure, du brainstorming à la logistique, en passant par l'analyse des commentaires post-événement.
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Cette vidéo présente des conseils d'expert pour utiliser Gemini Deep Research, y compris comment attribuer un persona, spécifier le format de sortie et guider la recherche pour un audit concurrentiel complet.
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In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to make complex purchasing decisions with confidence. You'll see how to write a nuanced, personal prompt about your specific needs and receive a synthesized, comparative report that cuts through the clutter of online reviews.
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In this video, you'll learn to create an animated bar chart race using Gemini Canvas. You'll see how to write a prompt to visualize data over time and then use a follow-up prompt to refine the animation, such as slowing it down for a presentation.
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Cette vidéo explique comment utiliser des prompts textuels descriptifs dans Gemini Canvas pour générer des œuvres d'art visuelles complexes et animées, comme de la typographie cinétique.
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Cette vidéo explique comment créer et utiliser un Gem personnalisé (un assistant IA réutilisable) pour transformer instantanément n'importe quelle collection de notes et d'articles en un guide d'étude structuré.
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Cette vidéo explique comment importer vos notes personnelles dans Gemini Canvas et utiliser un prompt simple pour créer un quiz interactif avec différents formats de questions.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini Deep Research pour automatiser l'analyse concurrentielle et générer un rapport complet sur les campagnes marketing de vos concurrents en quelques minutes.
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Cette vidéo explique comment utiliser un simple prompt textuel dans Gemini Canvas pour créer et personnaliser un prototype fonctionnel d'application météo.
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Cette vidéo explique comment utiliser des prompts textuels simples dans Gemini Canvas pour créer une simulation interactive du système solaire en 3D et y ajouter des fonctionnalités éducatives.
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Cette vidéo explique comment créer une application utilitaire personnalisée, comme un minuteur Pomodoro, en décrivant ses fonctionnalités et sa conception dans un simple prompt adressé à Gemini Canvas.
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Cette vidéo explique comment utiliser l'expérience d'apprentissage guidé dans Gemini, un partenaire IA collaboratif qui vous aide à approfondir vos connaissances grâce à des questions et des outils interactifs.
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Cette vidéo explique comment utiliser un prompt simple dans Gemini Canvas pour créer, personnaliser et partager votre propre jeu, comme un morpion.
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Cette vidéo explique comment utiliser un simple prompt textuel dans Gemini Canvas pour créer un synthétiseur musical entièrement interactif avec des commandes personnalisées et un clavier jouable.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini Deep Research avec des prompts créatifs pour transformer des informations complexes en une analyse amusante et personnalisée, comme un rapport de recrutement sportif et un tableau de tournoi.
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Cette vidéo explique comment utiliser le menu "Créer" de Gemini Canvas pour transformer instantanément un bloc de texte en éléments visuels tels que des infographies et des pages Web.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini Canvas pour transformer un simple dessin d'application en un prototype fonctionnel à l'aide d'une technique appelée "vibe coding".
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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.
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Cette vidéo explique comment créer un agent "Travaille avec moi" personnalisé à l'aide des Gems Gemini, qui permettent de simplifier les commentaires de base et de rendre vos réunions plus stratégiques et efficaces.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini Advanced pour faire des recherches sur un sujet et créer un plan de présentation, puis comment utiliser Gemini dans Google Docs pour générer des points de discussion.
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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.
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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like
analyzing customer feedback, conducting market research, and generating
content ideas.
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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.
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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.
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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini dans Gmail pour rédiger des e-mails, affiner leur ton, répondre en utilisant le contexte de fichiers Drive et utiliser les réponses suggérées.
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Cette vidéo explique comment utiliser la fonctionnalité Aide-moi à créer dans Google Docs pour générer un document complet et mis en forme en faisant référence au contenu d'autres fichiers de votre Drive.
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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini dans Gmail pour résumer des e-mails, trouver des informations et rédiger des réponses, afin de vous aider à gérer votre boîte de réception plus efficacement.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini dans Slides pour générer automatiquement des résumés de réunion et rédiger des brouillons d'e-mails de suivi, afin de simplifier votre flux de travail après chaque réunion et de vous faire gagner du temps.
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Cette vidéo explique comment exploiter les fonctionnalités d'IA avancées de Gemini dans Google Sheets pour extraire des données et générer des insights en quelques minutes, sans aucune connaissance technique ni expérience en codage.
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Cette vidéo vous explique comment utiliser les Gems Gemini pour créer des posts authentiques sur les réseaux sociaux, en adoptant le style unique de votre leader. Apprenez à relever le défi de développer la présence des dirigeants sur les réseaux sociaux en entraînant un Gem avec des exemples de textes et des instructions claires. Découvrez comment générer rapidement des posts engageants pour gagner du temps, tout en affirmant leur leadership d'opinion et en garantissant l'authenticité des contenus.
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Cette vidéo vous explique comment créer votre propre Gem de concision pour résumer et transformer des notes désordonnées ou de longs documents en résumés clairs, concis et prêts à être présentés à la direction.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini et Apps Script pour automatiser les tâches manuelles dans Google Workspace. Vous allez apprendre à demander à Gemini de générer du code Apps Script qui crée automatiquement des brouillons d'e-mails de rappel dans Google Sheets pour les tâches qui ne sont pas marquées comme terminées. Automatisez votre workflow avec peu ou pas d'expertise technique, libérez du temps pour des tâches plus importantes et éliminez les suivis manuels.
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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.
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Cette vidéo explique comment éliminer la saisie de données manuelle et fastidieuse grâce à Gemini. Découvrez comment prendre une photo ou une capture d'écran de données (à partir de PDF, de documents papier ou d'images) et demander à Gemini de la convertir instantanément en une feuille de calcul Google Sheets structurée. Découvrez cette astuce simple pour éviter d'innombrables heures de transcription et faire de Gemini votre assistant personnel de saisie de données. Photographiez, promptez, exportez !
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Cette vidéo explique comment personnaliser vos résultats Gemini dans Google Workspace. Apprenez à intégrer des documents et des articles de recherche directement dans vos prompts à l'aide du symbole "@" pour obtenir des résultats d'IA plus ciblés et pertinents, adaptés à vos besoins.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini pour résumer de longs documents dans Google Workspace, afin d'obtenir rapidement les informations dont vous avez besoin et de gagner du temps. Vous allez apprendre à utiliser Gemini pour résumer des documents entiers ou seulement du texte sélectionné, ainsi qu'à utiliser Gemini dans Drive pour résumer plusieurs fichiers.
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Cette vidéo présente les principes de base du prompt engineering pour une communication efficace avec l'IA. Découvrez un framework simple (Persona, Tâche, Contexte, Format) pour créer des prompts clairs et obtenir des résultats plus rapidement et de meilleure qualité avec Gemini dans Google Workspace. Découvrez comment utiliser le langage naturel, être précis et itérer pour obtenir une assistance optimale de l'IA.
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Cette vidéo vous explique comment utiliser les fonctionnalités d'IA avancées de Gemini dans Google Docs pour trouver des idées, rédiger divers contenus marketing et collaborer avec votre équipe.
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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
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Cette vidéo explique comment créer vos propres Gems Gemini, des fonctionnalités d'IA avancées qui peuvent automatiser les tâches répétitives et booster votre productivité.
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Terminez le cours d'introduction Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'un maillage de données avec Knowledge Catalog pour faciliter la sécurité, la gouvernance et la découverte des données sur Google Cloud. Cela comprend l'ajout de tags à des éléments, l'attribution de rôles IAM et l'évaluation de la qualité des données dans Knowledge Catalog.
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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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Terminez le cours intermédiaire Créer un entrepôt de données avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la jointure de données pour créer des tables, la résolution des problèmes liés aux jointures, l'ajout de données avec des unions, la création de tables partitionnées par date, et l'utilisation d'objets JSON, ARRAY et STRUCT dans BigQuery.
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Ce cours permet aux participants d'apprendre à créer des solutions hautement fiables et efficaces sur Google Cloud en s'appuyant sur des modèles de conception éprouvés. Il s'inscrit dans la continuité des cours "Concevoir une architecture avec Google Compute Engine" et "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine" et demande une expérience pratique des technologies abordées dans chaque cours. À travers un ensemble de présentations, d'activités de conception et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à définir des exigences techniques et commerciales, et à trouver un équilibre entre elles pour concevoir des déploiements Google Cloud hautement fiables et disponibles, sécurisés et économes.
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Cette vidéo explique comment utiliser l'IA pour identifier les faiblesses et les hypothèses cachées de votre stratégie. Vous découvrirez la méthode "Poke Holes", un moyen simple de tester vos plans à l'aide de prompts d'IA, de détecter les lacunes et de renforcer votre réflexion stratégique.
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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze
publicly available information, combine it with internal documents, and
extract key competitive insights.
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L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour transformer leurs processus métier.
Ce cours fait partie du parcours de formation "Cloud Digital Leader". Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
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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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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce premier cours offre une vue d’ensemble du cloud computing, des façons d’utiliser Google Cloud et des différentes options de calcul.
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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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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 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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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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Ce cours est une introduction à Terraform pour Google Cloud. Il permet aux participants de découvrir comment Terraform peut être utilisé pour implémenter une Infrastructure as Code, et comment appliquer certaines de ses fonctionnalités essentielles pour créer et gérer une infrastructure Google Cloud.
Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant et en gérant des ressources Google Cloud à l'aide de Terraform.
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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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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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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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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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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
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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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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différents outils, produits et technologies disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Mettre en œuvre des flux de travail de messagerie et d'automatisation basés sur les événements dans lequel vous apprendrez à utiliser Pub/Sub depuis la console Cloud. Vous découvrirez également comment les jobs Cloud Scheduler peuvent vous faire gagner du temps et quand Pub/Sub Lite permet de réaliser des économies sur l'ingestion d'événements.
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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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Dans ce cours, vous allez explorer l'ingénierie de données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et la façon dont ces éléments se retrouvent dans les offres Google Cloud. Vous apprendrez également à relever les défis liés à l'ingénierie de données.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Agent Platform" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. En suivant ces ateliers, vous apprendrez à utiliser les modèles Gemini dans Agent Platform. Vous découvrirez également comment prompter, les bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser les prompts pour l'idéation, la classification, l'extraction et la synthèse de texte, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide d'un entraînement personnalisé dans Agent Platform et à le déployer sur un point de terminaison dans Agent Platform.
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Dans ce cours, vous allez vous exercer à résoudre des problèmes concrets rencontrés lors de la création de pipelines de flux données. L'objectif principal est de gérer des données continues et illimitées avec les produits Google Cloud.
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Dans ce cours de niveau intermédiaire, vous apprendrez à concevoir, créer et optimiser des pipelines de données en batch robustes sur Google Cloud. Au-delà des bases de la gestion des données, vous explorerez les transformations de données à grande échelle et l'orchestration efficace des workflows, essentielles pour l'informatique décisionnelle et les rapports critiques.
Vous vous entraînerez à utiliser Dataflow pour Apache Beam et Serverless pour Apache Spark (Dataproc Serverless) pour l'implémentation, et vous aborderez des considérations importantes concernant la qualité des données, la surveillance et les alertes pour assurer la fiabilité des pipelines et l'excellence opérationnelle. Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur l'entreposage de données, les processus ETL/ELT, SQL, Python et les concepts de Google Cloud.
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Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.
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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 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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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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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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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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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook pour créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Data Engineer.
Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook dans Gemini Notebook, et apprendre à utiliser un guide d'étude pour vous entraîner à passer un examen de certification.
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