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Yumi HEO

Date d'abonnement : 2024

Ligue de Diamant

5525 points
Sécuriser des données Lakehouse Earned juil. 28, 2026 EDT
Atténuer les menaces et les failles avec Security Command Center Earned mai 17, 2026 EDT
Mettre en œuvre des flux de travail de collaboration et de productivité dans le cloud Earned mai 17, 2026 EDT
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine Earned mai 16, 2026 EDT
Google Cloud Compute : principes de base Earned mai 16, 2026 EDT
Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage Earned mai 16, 2026 EDT
Surveiller et gérer les ressources Google Cloud Earned mai 16, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité Earned mai 16, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative Earned mai 15, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned mai 15, 2026 EDT
Architecture encodeur/décodeur Earned mai 15, 2026 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT Earned mai 15, 2026 EDT
Mécanisme d'attention Earned mai 15, 2026 EDT
Partager des données avec Google Data Cloud Earned mai 14, 2026 EDT
Dégager des insights des données BigQuery Earned mai 14, 2026 EDT
La surveillance dans Google Cloud Earned mai 13, 2026 EDT
Détecter et protéger les données sensibles de votre écosystème Earned mai 13, 2026 EDT
Analyser des données multimodales et en tirer des conclusions avec Gemini Earned mai 12, 2026 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision Earned mai 10, 2026 EDT
Utiliser l'API Google Cloud Speech Earned mai 10, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence Earned mai 10, 2026 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud Earned mai 9, 2026 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned mai 9, 2026 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud Earned avr. 27, 2026 EDT
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language Earned avr. 27, 2026 EDT
Google Cloud AI and ML Solutions for the Public Sector Earned avr. 26, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais Earned avr. 26, 2026 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud Earned avr. 26, 2026 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud Earned avr. 22, 2026 EDT
Introduction à l'IA responsable Earned avr. 15, 2026 EDT
Introduction à la génération d'images Earned avr. 15, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned avr. 14, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative Earned avr. 11, 2026 EDT

Terminez le cours d'introduction Sécuriser des données Lakehouse pour recevoir un badge démontrant vos compétences avec IAM, BigQuery, Lakehouse et Data Catalog dans Knowledge Catalog pour créer et sécuriser des tables Lakehouse.

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Terminez le cours intermédiaire Atténuer les menaces et les failles avec Security Command Center pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : prévenir et gérer les menaces environnementales, identifier et atténuer les failles des applications, et répondre aux anomalies de sécurité.

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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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Terminez le cours intermédiaire Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de clusters mutualisés, la surveillance de l'utilisation des ressources par espace de noms, la configuration de l'autoscaling des pods et des clusters pour accroître l'efficacité, la configuration de l'équilibrage de charge pour distribuer les ressources de façon optimale et l'implémentation des vérifications d'activité et d'aptitude pour garantir l'intégrité ainsi que la rentabilité des applications.

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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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Terminez le cours d'introduction Utiliser des API pour travailler avec Cloud Storage badge de compétence dans les domaines suivants : Utiliser des API pour travailler avec des ressources Cloud Storage, y compris l'API Cloud Storage.

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Terminez le cours d'introduction Surveiller et gérer les ressources Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : accorder et révoquer des autorisations IAM ; installer des agents Monitoring et Logging ; créer, déployer et tester une fonction Cloud Run basée sur des événements.

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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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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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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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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 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 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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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Partager des données avec Google Data Cloud. Vous pourrez ainsi acquérir une expérience pratique concernant les partenaires de partage de données Google Cloud, qui disposent d'ensembles de données propriétaires que les clients peuvent utiliser pour effectuer des analyses de données. Les clients s'abonnent à ces données et les interrogent dans leur propre plate-forme. Ils les enrichissent ensuite avec leurs propres ensembles de données et utilisent leurs outils de visualisation pour les tableaux de bord destinés à leur clientèle.

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Terminez le cours d'introduction Dégager des insights des données BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de requêtes SQL, l'interrogation de tables publiques, le chargement d'exemples de données dans BigQuery, la résolution d'erreurs de syntaxe courantes avec l'outil de validation des requêtes de BigQuery et la création de rapports dans Data Studio en se connectant aux données BigQuery.

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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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Terminez le cours intermédiaire Détecter et protéger les données sensibles de votre écosystème pour recevoir un badge de compétence dans le domaine suivant : utilisation des services Sensitive Data Protection, y compris l'API Cloud Data Loss Prevention (DLP), pour découvrir, inspecter, masquer et anonymiser les données sensibles stockées dans votre écosystème Google Cloud (fichiers Cloud Storage, données BigQuery et réponses des modèles d'IA générative, entre autres).

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Terminez le cours intermédiaire Analyser des données multimodales et en tirer des conclusions avec Gemini pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : utiliser Gemini 2.0 Flash pour analyser des textes, des images, des fichiers audio (représentés sous forme de partitions) et des vidéos, puis tirer des conclusions et extraire des informations à partir de ces données combinées.

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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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Suivez le cours Utiliser l'API Google Cloud Speech et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer une requête API Speech-to-Text, à transcrire un énoncé audio en texte et à transcrire un énoncé.

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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 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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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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L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour transformer leurs processus métier. Ce cours fait partie du parcours de formation "Cloud Digital Leader". Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.

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Obtenez un badge de compétence en effectuant la quête Analyser les sentiments avec l'API Natural Language, qui vous explique comment l'API extrait le sentiment à partir d'un texte.

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Building a Conversational Interface with Dialogflow CX Building conversational interfaces will enable you to engage your constituents in delightful new ways. This section will provide an overview of Dialogflow CX, which provides a range of new capabilities, languages, and functions. Scaling Equity and Access with Enterprise Translation Hub Accurate, timely and cost effective document translation has long been a challenge to providing equitable and accessible service to all constituents. In this section, explore Google's Enterprise Translation solutions which provide scalable document translation leveraging best in class Artificial Intelligence and Machine Learning, while retaining the critical human in the loop for final post editing review.

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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 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 présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différentes technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.

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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 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 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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