Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned déc. 26, 2025 EST
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned déc. 25, 2025 EST
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned déc. 25, 2025 EST
IA générative : au-delà du chatbot
Earned déc. 24, 2025 EST
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned déc. 3, 2025 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned mars 2, 2025 EST
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Earned mars 1, 2025 EST
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned fév. 24, 2025 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned fév. 23, 2025 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : production
Earned fév. 22, 2025 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : charges de travail
Earned fév. 17, 2025 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases
Earned fév. 8, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned fév. 8, 2025 EST
Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
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Take the next steps in working with the Chronicle Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on cusotmization and tuning.
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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.
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Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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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 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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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Dataproc, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.
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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
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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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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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Le cours "IA générative : se familiariser avec le domaine" est le troisième du parcours de formation "Leader en IA générative". 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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Le cours "IA générative : découvrir les concepts fondamentaux" est le deuxième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative. Vous comprendrez également comment l'IA générative permet de relever les défis métier à l'aide des 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 "Leader en IA générative" et n'a aucun prérequis. Ce cours vise à approfondir votre compréhension de base des chatbots afin de révéler le véritable potentiel de l'IA générative pour votre entreprise. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter toute 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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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification afin de devenir ingénieur professionnel en machine learning (PMLE, Professional Machine Learning Engineer). Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.
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Terminez le cours intermédiaire Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de clusters mutualisés, la surveillance de l'utilisation des ressources par espace de noms, la configuration de l'autoscaling des pods et des clusters pour accroître l'efficacité, la configuration de l'équilibrage de charge pour distribuer les ressources de façon optimale et l'implémentation des vérifications d'activité et d'aptitude pour garantir l'intégrité ainsi que la rentabilité des applications.
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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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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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Dans ce cours, vous découvrirez la sécurité dans Kubernetes et Google Kubernetes Engine (GKE) (journaux et surveillance), ainsi que l'utilisation des services de stockage et de bases de données gérés Google Cloud à partir de GKE.
Il s'agit du deuxième cours de la série "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous aux cours "Infrastructure Google Cloud fiable: conception et processus" ou "Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos".
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Le cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : charges de travail" vous fera découvrir de manière très complète le développement d'applications cloud natives. Tout au long de votre formation, vous étudierez les opérations Kubernetes, la gestion des déploiements, la mise en réseau GKE et le stockage persistant.
Il s'agit du premier cours de la série "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : production".
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Dans le cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases," nous allons vous présenter l'organisation et les principes de Google Cloud. Nous vous apprendrons ensuite à créer et gérer des conteneurs de logiciels, puis nous vous ferons découvrir l'architecture de Kubernetes.
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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.
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned fév. 23, 2026 EST
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Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
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Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
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Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned déc. 27, 2025 EST
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned déc. 26, 2025 EST
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned déc. 25, 2025 EST
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned déc. 25, 2025 EST
IA générative : au-delà du chatbot
Earned déc. 24, 2025 EST
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned déc. 3, 2025 EST
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned mars 2, 2025 EST
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
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Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned fév. 24, 2025 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned fév. 23, 2025 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : production
Earned fév. 22, 2025 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : charges de travail
Earned fév. 17, 2025 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases
Earned fév. 8, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned fév. 8, 2025 EST