Mahesh Fulsundar
Date d'abonnement : 2026
Ligue d'Or
6199 points
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned mars 22, 2026 EDT
AI Boost Bites : Devenez un directeur artistique IA pour votre monde
Earned mars 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: Bring your photos to life with AI
Earned mars 17, 2026 EDT
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews
Earned mars 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini
Earned mars 17, 2026 EDT
AI Boost Bites : Résumés de diapositives avec Gemini
Earned mars 17, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports
Earned mars 15, 2026 EDT
AI Boost Bites : Création de contenu d'e-mail
Earned mars 13, 2026 EDT
AI Boost Bites : Créer le portrait parfait
Earned mars 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned mars 13, 2026 EDT
AI Boost Bites – Gemini : Astuce pour convertir une image en feuille de calcul
Earned mars 13, 2026 EDT
AI Boost Bites : Gérer votre boîte de réception grâce à l'IA
Earned mars 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned mars 13, 2026 EDT
AI Boost Bites : Votre agent de commentaires personnel
Earned mars 13, 2026 EDT
AI Boost Bites : Rédiger des prompts comme un pro avec Google Workspace
Earned mars 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned mars 13, 2026 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned mars 12, 2026 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned mars 11, 2026 EDT
Mécanisme d'attention
Earned mars 11, 2026 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mars 11, 2026 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned mars 11, 2026 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned mars 11, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned mars 11, 2026 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned mars 11, 2026 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned mars 11, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mars 11, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mars 11, 2026 EDT
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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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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In this video, you'll learn to turn still images into dynamic videos using Gemini. Master the art of prompting for motion and audio to animate sketches and photographs, instantly elevating your visual storytelling.
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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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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 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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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 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 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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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 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 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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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 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 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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à utiliser les produits et services Google pour développer, tester et gérer des applications. Avec l'assistance de Gemini, vous apprendrez à développer une application Web, à corriger les erreurs de l'application, à créer des tests et à interroger des données. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le cycle de vie du développement logiciel (SDLC, software development lifecycle).
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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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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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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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 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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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 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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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 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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