Date d'abonnement : 2026
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned jan. 30, 2026 EST
Optimiser le comportement des agents
Earned jan. 30, 2026 EST
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
Earned jan. 29, 2026 EST
Agents : principes de base
Earned jan. 29, 2026 EST
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.
Vous avez créé votre premier agent. Il est maintenant temps de passer à l'étape suivante. Dans ce cours, vous développerez vos compétences en apprenant à transformer un agent IA simple en un assistant sophistiqué et précis, grâce à des instructions avancées, à une sélection de modèles, à des capacités de planification et à des modèles de sortie structurés. Rejoindre le forum de la communauté pour poser des questions et discuter
Mettez en pratique vos connaissances sur les agents en créant, configurant et exécutant votre premier agent IA à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google. Dans ce cours pratique, vous configurerez un environnement de développement ADK complet, créerez des agents avec du code Python et une configuration YAML, et les exécuterez sur plusieurs interfaces. Vous découvrirez également les paramètres essentiels qui définissent le comportement de l'agent, en appliquant dans du code fonctionnel ce que vous avez appris dans le cours 1.
Les agents IA représentent une évolution majeure par rapport aux grands modèles de langage traditionnels (LLM) : au lieu de simplement générer des solutions textuelles, ils peuvent également agir de manière autonome pour les exécuter. Ce cours présente les principes de base des agents IA, leurs différences avec les API LLM et les cas où ils apportent une réelle valeur. Basé sur le livre blanc de Google consacré aux agents, il fournit les bases théoriques nécessaires avant d'écrire vos premières lignes de code d'agent. Il est idéal pour les développeurs, les architectes et les décideurs techniques qui souhaitent comprendre les systèmes d'IA à travers le prisme du comportement autonome et orienté vers des objectifs, plutôt que simplement comme des générateurs de texte. Rejoindre le forum de la communauté pour poser des questions et discuter