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Yao-Ling Hung
Date d'abonnement : 2025
Ligue de Diamant
4566 points
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned oct. 20, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned oct. 19, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 17, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned oct. 17, 2025 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned oct. 16, 2025 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned oct. 16, 2025 EDT
Explorer l'IA générative dans Agent Platform
Earned oct. 15, 2025 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 15, 2025 EDT
Analyser les données BigQuery dans Google Sheets à l'aide des feuilles connectées
Earned oct. 15, 2025 EDT
Développer des applications avec AppSheet
Earned oct. 15, 2025 EDT
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions
Earned oct. 14, 2025 EDT
Google Cloud Compute : principes de base
Earned oct. 14, 2025 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned oct. 13, 2025 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned oct. 13, 2025 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned oct. 12, 2025 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned oct. 11, 2025 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned oct. 9, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned oct. 8, 2025 EDT
Déployer et gérer des applications sur Google App Engine
Earned oct. 8, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les ingénieurs en DevOps
Earned oct. 7, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned oct. 7, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les ingénieurs en sécurité
Earned oct. 6, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les ingénieurs réseau
Earned oct. 6, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour les architectes cloud
Earned oct. 6, 2025 EDT
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned oct. 6, 2025 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned oct. 6, 2025 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned oct. 6, 2025 EDT
Mécanisme d'attention
Earned oct. 5, 2025 EDT
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
Earned oct. 3, 2025 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned oct. 2, 2025 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned oct. 2, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned oct. 1, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned oct. 1, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 1, 2025 EDT
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 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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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 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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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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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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Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative dans Agent Platform pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'analyse d'images et de vidéos pour améliorer la création de contenu, et l'application de techniques d'appel de fonction dans l'API Gemini. Découvrez comment exploiter des techniques Gemini avancées et étendre les capacités de vos projets optimisés par l'IA, et explorez le fonctionnement de la génération de contenu multimodal.
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Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.
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Terminez le cours Analyser les données BigQuery dans Google Sheets à l'aide des feuilles connectées pour recevoir un badge démontrant que vous savez utiliser les feuilles connectées pour accéder à des milliards de lignes de données BigQuery, les analyser, les visualiser et les partager à partir de votre feuille de calcul Google Sheets.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Développer des applications avec AppSheet, dans lequel vous apprendrez à créer, configurer et publier des applications à l'aide d'AppSheet.
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Obtenez le badge de compétence Introduction en suivant le cours Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions, qui vous apprend à utiliser Cloud Run Functions dans la console Google Cloud et sur la ligne de commande. Les badges de compétence valident vos connaissances sur des produits spécifiques lors d'ateliers pratiques et d'évaluations. Décrochez un badge en suivant un cours ou accédez directement à l'atelier challenge correspondant pour l'obtenir dès aujourd'hui. Les badges attestent de votre niveau de maîtrise, améliorent votre profil professionnel et, par conséquent, vous permettent d'accroître vos opportunités de carrière. Accédez à votre profil pour retrouver les badges que vous avez obtenus.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Google Cloud Compute : principes de base, où vous apprendrez à utiliser des machines virtuelles (VM), des disques persistants et des serveurs Web à l'aide de Compute Engine.
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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 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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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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Suivez le cours Déployer et gérer des applications sur Google App Engine et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser App Engine avec Python, Go et PHP.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs à gérer l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini de trouver et comprendre les journaux d'application, de créer un cluster GKE et d'étudier comment créer un environnement de compilation. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow DevOps.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à sécuriser votre environnement et vos ressources cloud. Vous apprendrez à déployer des exemples de charges de travail dans un environnement Google Cloud, puis à identifier et à corriger les erreurs de configuration de la sécurité avec Gemini. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore votre stratégie de sécurité dans le cloud.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les ingénieurs réseau à créer, mettre à jour et gérer des réseaux VPC. Vous apprendrez comment demander à Gemini de vous fournir des conseils spécifiques pour vos tâches de gestion de réseaux, que vous ne pourriez pas obtenir avec un moteur de recherche. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini permet d'utiliser plus facilement les réseaux VPC Google Cloud.
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 administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE.
Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.
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Obtenez le badge de compétence de niveau débutant "Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen" pour démontrer
vos compétences dans les domaines suivants : reconnaissance d'image, traitement du langage naturel,
génération d'images à l'aide des puissants modèles Gemini et Imagen de Google, et déploiement d'applications sur la plate-forme Vertex AI.
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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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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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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 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 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 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 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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