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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 15, 2025 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned oct. 8, 2025 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned oct. 8, 2025 EDT
Créer un guide de préparation à la certification : PMLE
Earned sept. 15, 2025 EDT
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned sept. 14, 2025 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned sept. 14, 2025 EDT
Mécanisme d'attention
Earned sept. 14, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned sept. 14, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned sept. 14, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned sept. 14, 2025 EDT
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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Le cours "IA générative : se familiariser avec le domaine" est le troisième du parcours de formation "Leader en IA générative". 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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Le cours "IA générative : découvrir les concepts fondamentaux" est le deuxième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative. Vous comprendrez également comment l'IA générative permet de relever les défis métier à l'aide des 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 "Leader en IA générative" et n'a aucun prérequis. Ce cours vise à approfondir votre compréhension de base des chatbots afin de révéler le véritable potentiel de l'IA générative pour votre entreprise. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter toute 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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Intelligent systems today process everything from scanned invoices to massive data lakes, all while powering apps that users expect to work instantly. Handling that complexity calls for advanced AI, strong governance, and dependable cloud architecture. In this challenge, you’ll extract insights from documents with Document AI, organize and manage distributed data using Dataplex, and secure sensitive information with Cloud KMS. You’ll also deploy containerized apps on Kubernetes Engine, build real-time backends with Firebase, create no-code chat apps with AppSheet, and monitor live activity through Streamlit. These labs show how modern cloud solutions combine intelligence and architecture to stay efficient, secure, and ready for anything.
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Every day, millions of apps depend on fast data reads, stable networks, and reliable backend logic to keep users connected. Delivering that experience starts with strong development and foundational skills. In this challenge, you’ll level up through ACE App Dev labs, write to Firestore using Python and TypeScript, and build confidence with essential Linux commands. You’ll also strengthen your networking basics. These labs give you the core abilities every cloud developer needs—clean app logic, solid network understanding, and command-line fluency.
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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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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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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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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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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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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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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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 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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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 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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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 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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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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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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Ce cours a pour objectif d'aider les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Les participants découvriront l'étendue et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen, puis évalueront leur niveau de préparation à l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone.
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Nearly 1 in 3 people worldwide already use AI chatbots in their daily lives, and more than 90% of companies are exploring generative AI for work and learning. In this challenge, you’ll chat with bots that can talk about movies and music, and help you practise French, Spanish, Hindi, Mandarin, and Portuguese. You’ll also explore AI study partners designed for cloud roles like architect, engineer, and digital leader. These labs show how AI can make learning easier, more interactive, and a lot more fun.
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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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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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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 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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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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Dans ce cours, vous allez apprendre à développer une application à l'aide de Flutter, le kit d'interface utilisateur portable de Google, et à y intégrer Gemini, la famille de modèles d'IA générative de Google. Vous allez également utiliser Vertex AI Agent Builder, la plate-forme de Google pour développer et gérer des agents d'IA et des applications.
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Améliorez l'expérience de navigation sur votre site Web en utilisant l'IA générative pour offrir une meilleure expérience de recherche à vos utilisateurs. Dans ce cours, vous allez apprendre à utiliser Vertex AI Search pour proposer aux utilisateurs de votre site Web une expérience de recherche générative leur permettant de découvrir le contenu proposé par votre site Web. En tant qu'éditeur de sites Web, vous allez également apprendre à utiliser l'IA générative pour traduire et améliorer rapidement et efficacement vos contenus à l'aide de suggestions.
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Spécialement conçu pour les professionnels de santé, ce cours lève le voile sur l'IA générative (la dernière avancée en matière d'intelligence artificielle) et les grands modèles de langage ou LLM (la technologie qui alimente ce type d'IA). Découvrez des applications concrètes de l'IA générative dans le secteur de la santé et apprenez à créer des prompts efficaces adaptés à vos objectifs.
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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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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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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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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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Découvrez comment utiliser NotebookLM 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 NotebookLM, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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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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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI 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 Vertex AI. 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 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 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.
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned déc. 27, 2025 EST
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned déc. 27, 2025 EST
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned déc. 27, 2025 EST
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned déc. 27, 2025 EST
IA générative : au-delà du chatbot
Earned déc. 27, 2025 EST
Level 1: Applied Intelligence and Cloud Architecture
Earned déc. 21, 2025 EST
Level 3: Cloud Development Essentials
Earned déc. 15, 2025 EST
Google Skills Arcade Base Camp December 2025
Earned déc. 14, 2025 EST
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned déc. 13, 2025 EST
Gemini pour les ingénieurs en DevOps
Earned déc. 13, 2025 EST
Gemini pour les data scientists et les analystes
Earned déc. 13, 2025 EST
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned déc. 11, 2025 EST
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned déc. 11, 2025 EST
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned déc. 11, 2025 EST
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal
Earned déc. 11, 2025 EST
Gemini pour les ingénieurs réseau
Earned déc. 11, 2025 EST
Gemini pour les développeurs d'applications
Earned déc. 11, 2025 EST
Recherche vectorielle et embeddings
Earned déc. 11, 2025 EST
Gemini pour les ingénieurs en sécurité
Earned déc. 11, 2025 EST
Introduction à Vertex AI Studio
Earned déc. 11, 2025 EST
Gemini pour les architectes cloud
Earned déc. 11, 2025 EST
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned déc. 11, 2025 EST
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned déc. 11, 2025 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned déc. 11, 2025 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned nov. 11, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned nov. 11, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned nov. 10, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned nov. 10, 2025 EST
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned nov. 10, 2025 EST
Google Skills Arcade Certification Zone October 2025
Earned oct. 24, 2025 EDT
Level 3: Generative AI
Earned oct. 22, 2025 EDT
Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned oct. 22, 2025 EDT
Déployer et adapter des modèles d'IA avec Cloud Run
Earned oct. 22, 2025 EDT
Configurer Gemini Code Assist pour les organisations
Earned oct. 22, 2025 EDT
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA
Earned oct. 22, 2025 EDT
Présentation de la sécurité dans le monde de l'IA
Earned oct. 22, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned oct. 22, 2025 EDT
Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud
Earned oct. 22, 2025 EDT
Créer des agents d'IA générative avec Vertex AI et Flutter
Earned oct. 21, 2025 EDT
Moderniser des sites Web à l'aide de l'IA générative sur Google Cloud
Earned oct. 21, 2025 EDT
L'IA générative pour le secteur de la santé
Earned oct. 19, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned oct. 19, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 15, 2025 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned oct. 8, 2025 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned oct. 8, 2025 EDT
Créer un guide de préparation à la certification : PMLE
Earned sept. 15, 2025 EDT
Créer des applications d'IA concrètes avec Gemini et Imagen
Earned sept. 14, 2025 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned sept. 14, 2025 EDT
Mécanisme d'attention
Earned sept. 14, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned sept. 14, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned sept. 14, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned sept. 14, 2025 EDT