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Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage
Earned juil. 21, 2026 EDT
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned juil. 21, 2026 EDT
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
Earned juil. 21, 2026 EDT
Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud
Earned juil. 21, 2026 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned juil. 20, 2026 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned juil. 20, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned juil. 20, 2026 EDT
AI Boost Bites : Gems Gemini – Votre meilleur allié marketing
Earned juil. 20, 2026 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned juil. 19, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned juil. 18, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juil. 18, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juil. 18, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned juil. 18, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned juil. 18, 2026 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned juil. 18, 2026 EDT
AI Boost Bites : Votre agent de commentaires personnel
Earned juil. 18, 2026 EDT
Déployer et adapter des modèles d'IA avec Cloud Run
Earned juil. 17, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned juil. 16, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned juil. 16, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned juil. 16, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned juil. 16, 2026 EDT
Terminez le cours d'introduction Créer un lac de données sécurisé sur Cloud Storage pour recevoir un badge de compétence dans les domaines suivants : sécuriser et configurer un bucket Cloud Storage, utiliser Gemini pour générer du texte, gérer le contrôle des accès IAM et créer un lac Knowledge Catalog pour la gouvernance des données.
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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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Les applications d'IA générative peuvent créer de nouvelles expériences utilisateur qu'il était quasiment impossible d'obtenir avant l'invention des grands modèles de langage (LLM). En tant que développeur d'applications, comment pouvez-vous utiliser l'IA générative pour créer des applications interactives et performantes sur Google Cloud ?
Dans ce cours, vous allez découvrir les applications d'IA générative, et comment vous pouvez utiliser la conception de requêtes et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des applications performantes à l'aide de LLM. Vous allez vous familiariser avec une architecture prête pour la production qui peut être utilisée pour les applications d'IA générative, et vous allez créer une application de chat basée sur des LLM et sur le RAG.
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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 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 Managed Service for Apache Spark, 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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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
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Cette vidéo explique comment créer vos propres Gems Gemini, des fonctionnalités d'IA avancées qui peuvent automatiser les tâches répétitives et booster votre productivité.
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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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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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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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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 présente des points importants au sujet de la confidentialité et de la sécurité de l'IA. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place des pratiques recommandées de confidentialité et de sécurité de l'IA à l'aide de produits Google Cloud et d'outils Open Source.
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Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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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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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 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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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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