Akhil kumar Boligala
Date d'abonnement : 2024
Ligue de Diamant
25572 points
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned juin 11, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned juin 11, 2026 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned juin 11, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned juin 9, 2026 EDT
Recherche vectorielle et embeddings
Earned juin 7, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned juin 7, 2026 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juin 7, 2026 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned juin 7, 2026 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned juin 7, 2026 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned juin 7, 2026 EDT
Mécanisme d'attention
Earned juin 7, 2026 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned juin 7, 2026 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned juin 7, 2026 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned juin 7, 2026 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned juin 7, 2026 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned juin 7, 2026 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned juin 7, 2026 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juin 7, 2026 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juin 7, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juin 7, 2026 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned oct. 29, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned oct. 29, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 29, 2024 EDT
Level 3: Google Cloud Adventures
Earned oct. 29, 2024 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision
Earned oct. 27, 2024 EDT
Mettre en œuvre des flux de travail de messagerie et d'automatisation basés sur les événements
Earned oct. 25, 2024 EDT
La surveillance dans Google Cloud
Earned oct. 20, 2024 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud
Earned oct. 20, 2024 EDT
Implémenter des solutions vocales et linguistiques avec des API pré-entraînées
Earned oct. 20, 2024 EDT
Déployer et gérer des applications sur Google App Engine
Earned oct. 17, 2024 EDT
Créer des applications sans serveur avec Cloud Run Functions
Earned oct. 17, 2024 EDT
Mettre en œuvre des flux de travail de collaboration et de productivité dans le cloud
Earned oct. 17, 2024 EDT
Organiser et gouverner les données avec Dataplex
Earned oct. 15, 2024 EDT
Premiers pas avec Looker
Earned oct. 12, 2024 EDT
Déployer et sécuriser des API sans serveur avec API Gateway
Earned oct. 9, 2024 EDT
Mettre en œuvre des solutions de stockage et de protection des données dans le cloud
Earned oct. 9, 2024 EDT
Google Cloud Compute : principes de base
Earned oct. 7, 2024 EDT
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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Terminez le cours intermédiaire Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'utilisation de requêtes multimodales pour extraire des informations de données textuelles et visuelles, la génération d'une description vidéo et la récupération d'informations qui ne sont pas incluses dans une vidéo en utilisant la multimodalité avec Gemini ; la création de métadonnées de documents contenant du texte et des images, la collecte de tous les éléments de texte pertinents, et l'impression de citations à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval Augmented Generation) multimodale avec Gemini.
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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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Avec ce cours, explorez les technologies de recherche, les outils et les applications optimisés par l'IA. Découvrez la recherche sémantique, qui utilise les embeddings vectoriels (ou "plongements vectoriels"), la recherche hybride, qui combine les approches sémantique et par mots-clés, et la génération augmentée par récupération (RAG), qui réduit les hallucinations générées par l'IA en agissant comme un agent ancré. Enfin, acquérez une expérience pratique de Vertex AI Vector Search afin de créer votre moteur de recherche intelligent.
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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 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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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 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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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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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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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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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 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 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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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.
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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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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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Your next Google Cloud Credential is within reach! Complete a series of hands-on labs (adventures!) that will help you build key Google Cloud Skills. You’ll cover topics like Compute, Storage, Networking, IAM, Kubernetes, BigQuery, and more, working through real-world scenarios to boost your understanding. No prior experience required!
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyser des images avec l'API Cloud Vision. Vous y découvrirez comment exploiter l'API Cloud Vision pour diverses tâches, y compris l'extraction de texte à partir d'images.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Mettre en œuvre des flux de travail de messagerie et d'automatisation basés sur les événements dans lequel vous apprendrez à utiliser Pub/Sub depuis la console Cloud. Vous découvrirez également comment les jobs Cloud Scheduler peuvent vous faire gagner du temps et quand Pub/Sub Lite permet de réaliser des économies sur l'ingestion d'événements.
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Terminez le cours d'introduction La surveillance dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser les outils Cloud Monitoring pour surveiller les ressources sur Google Cloud.
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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Obtenez le Badge de Compétence en suivant le cours Implémenter des solutions vocales et linguistiques avec des API pré-entraînées, où vous apprendrez à utiliser des outils d'API liés à la parole pour synthétiser et transcrire la parole.
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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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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 de niveau Débutant en suivant le cours Mettre en œuvre des flux de travail de collaboration et de productivité dans le cloud. Vous y découvrirez la plate-forme collaborative de Google et apprendrez à utiliser Gmail, Agenda, Meet, Drive, Sheets et AppSheet.
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Obtenez le badge de compétence de niveau Débutant 'Organiser et gouverner les données avec Dataplex' pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : création d'assets Dataplex, création de types d'aspects et application d'aspects aux entrées dans Dataplex. 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 Premiers pas avec Looker, dans lequel vous apprendrez à analyser, visualiser et organiser des données à l'aide de Looker Studio et Looker.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Déployer et sécuriser des API sans serveur avec API Gateway, dans lequel vous apprendrez à utiliser API Gateway pour déployer, sécuriser et gérer des API avec une passerelle entièrement gérée.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Mettre en œuvre des solutions de stockage et de protection des données dans le cloud, où vous apprendrez à créer un bucket Cloud Storage, et à utiliser la ligne de commande Cloud Storage et le verrou de bucket pour protéger les objets.
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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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