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Nicolò Forcolin

Date d'abonnement : 2021

Ligue d'Or

3382 points
Flutter Development Earned mai 4, 2026 EDT
Building Scalable Java Microservices with Spring Boot and Spring Cloud Earned mai 4, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles Earned nov. 6, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative Earned nov. 5, 2025 EST
Introduction à la génération d'images Earned nov. 5, 2025 EST
Premiers pas avec Security Command Center Enterprise Earned nov. 5, 2025 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud Earned oct. 31, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PSOE Exam Prep Earned oct. 30, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned août 19, 2025 EDT

Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!

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The microservices architecture describes a software design pattern in which an application is a collection of loosely coupled services. These services are fine-grained, and can be individually maintained and scaled. The microservices architecture is ideal for the public cloud, with its focus on elastic scaling with on-demand resources. In this course, you will build a Java application using Spring Boot and Spring Cloud on 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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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 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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Ce cours fournit une vue d'ensemble de Google Cloud Security Command Center (SCC) Enterprise, une plate-forme cloud native de protection des applications (CNAPP) qui aide les organisations à prévenir, détecter et contrer les menaces sur les services Google Cloud. Vous découvrirez les principales fonctionnalités de SCC Enterprise, y compris la détection améliorée des menaces, la gestion approfondie des failles et la gestion intégrée des demandes. Vous verrez également les concepts fondamentaux de gestion des menaces et d'évaluation des failles. À travers des démonstrations pratiques, vous apprendrez à utiliser SCC Enterprise afin d'identifier, d'examiner et de réduire les risques de sécurité dans votre environnement multicloud.

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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 différentes technologies, produits et outils 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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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Security Operations Engineer certification exam. You'll review NotebookLM features, create a notebook in NotebookLM, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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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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