L'inférence de l'IA est le processus qui consiste à utiliser un modèle de machine learning entraîné pour faire des prédictions sur des données nouvelles et inédites en appliquant des schémas appris. Ce cours s'adresse aux développeurs, data scientists et ingénieurs en ML qui souhaitent déployer rapidement des services d'inférence de l'IA sur Cloud Run. Il est utile pour les personnes habituées à utiliser des solutions de déploiement d'applications sans serveur dans le cloud, mais qui manquent d'expérience dans l'exécution de l'inférence de l'IA avec les produits sans serveur Google Cloud.
Il comprend des exemples de déploiement d'un modèle d'inférence de l'IA avec des GPU et d'intégration d'applications d'IA générative avec des services de stockage de données.
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Ce cours s'adresse aux développeurs Google Cloud et aux ingénieurs DevOps qui possèdent des connaissances de base de la console Google Cloud et qui sont chargés de configurer Gemini Code Assist pour une organisation. Il présente les avantages de Gemini Code Assist et compare les fonctionnalités des différentes éditions. Il vous explique également comment configurer et gérer Gemini Code Assist dans une organisation.
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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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer du code, de recommander des services Google Cloud et de générer du code pour vos applications. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de développement d'applications.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Ce cours passe en revue les fonctionnalités de sécurité essentielles de Model Armor et vous prépare à utiliser le service. Vous découvrirez les risques de sécurité associés aux LLM et comment Model Armor protège vos applications d'IA.
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L'intelligence artificielle (IA) offre des possibilités de transformation, mais elle présente également de nouveaux enjeux de sécurité. Ce cours apporte aux responsables de la sécurité et de la protection des données des stratégies pour gérer l'IA de façon sécurisée dans leurs organisations. Découvrez un framework pour identifier et atténuer de manière proactive les risques spécifiques à l'IA, protéger les données sensibles, assurer la conformité et construire une infrastructure d'IA résiliente. Choisissez des cas d'utilisation dans quatre secteurs d'activité différents pour savoir comment ces stratégies s'appliquent dans des scénarios réels.
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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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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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Déployer et adapter des modèles d'IA avec Cloud Run
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Configurer Gemini Code Assist pour les organisations
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[DEPRECATED] Gemini pour le SDLC de bout en bout
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[DEPRECATED] Gemini pour les développeurs d'applications
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Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
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Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
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IA responsable pour les développeurs : équité et biais
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Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
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Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
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