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Thomas Mansour
Date d'abonnement : 2026
Ligue de Diamant
12477 points
Introduction à Vertex AI Studio
Earned oct. 26, 2026 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned oct. 26, 2026 EDT
Recherche vectorielle et embeddings
Earned oct. 26, 2026 EDT
Mécanisme d'attention
Earned oct. 26, 2026 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned oct. 26, 2026 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned oct. 9, 2026 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned oct. 9, 2026 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned sept. 14, 2026 EDT
Le pouvoir du storytelling : comment visualiser des données dans le cloud
Earned juin 4, 2026 EDT
Transformation des données dans le cloud
Earned mai 28, 2026 EDT
Déployer des architectures multi-agents
Earned mai 26, 2026 EDT
Google DeepMind : Entraîner un petit modèle de langage
Earned mai 26, 2026 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned mai 15, 2026 EDT
Gestion et stockage des données dans le cloud
Earned mai 6, 2026 EDT
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned mars 30, 2026 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned mars 24, 2026 EDT
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned mars 24, 2026 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned mars 24, 2026 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned mars 24, 2026 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned mars 18, 2026 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned mars 18, 2026 EDT
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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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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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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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 Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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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 est le quatrième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Dans ce cours, vous allez développer des compétences associées aux cinq étapes clés de la visualisation des données dans le cloud : le storytelling, la planification, l'exploration des données, la création de visualisations et le partage des données avec d'autres personnes. Vous allez approfondir votre connaissance des interfaces et de l'expérience utilisateur pour créer des wireframes de visualisations cloud natives percutantes. Vous travaillerez également avec des outils de visualisation de données cloud natifs pour explorer des ensembles de données, créer des rapports et concevoir des tableaux de bord qui favorisent la prise de décisions et la collaboration.
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Ce cours est le troisième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous commencerez par découvrir le parcours des données, de la collecte aux insights. Vous apprendrez ensuite à utiliser SQL pour convertir des données brutes en un format utilisable. Vous verrez aussi comment transformer de grands volumes de données à l'aide d'un pipeline de données. Enfin, vous vous entraînerez à appliquer des stratégies de transformation à des ensembles de données réels pour répondre à des besoins métier.
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Terminez le cours avancé Déployer des architectures multi-agents pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : créer des systèmes multi-agents avec ADK, connecter des agents avec le protocole A2A (Agent-to-Agent), intégrer des outils externes à l'aide du protocole MCP (Model Context Protocol) et déployer une solution multi-agents complète sur Agent Engine.
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Terminez le badge de compétence avancé Google DeepMind : Entraîner un petit modèle de langage en suivant ce cours pour démontrer les compétences suivantes : formuler des problèmes concrets de recherche sur les modèles de langage, créer un tokenizer simple, préparer un ensemble de données pour entraîner un modèle de langage Transformer, exécuter la boucle d'entraînement d'un petit modèle de langage.Accédez à cet atelier sans frais en souscrivant un abonnement sans frais . Recevez 35 crédits sans frais chaque mois !
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Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.
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Ce cours est le deuxième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Il explique comment les données sont structurées et organisées. Vous allez acquérir une expérience pratique de l'architecture de data lakehouse et de ses composants cloud comme BigQuery, Google Cloud Storage et DataProc pour stocker, analyser et traiter efficacement de grands ensembles de données.
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Ce cours est le premier sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Data Analytics. Vous définirez le domaine de l'analyse de données cloud, et décrirez les rôles et responsabilités d'un analyste de données cloud dans l'acquisition, le stockage, le traitement et la visualisation des données. Vous étudierez l'architecture des outils Google Cloud tels que BigQuery et Cloud Storage, et verrez comment les utiliser efficacement pour structurer et présenter les données, ainsi que pour générer des rapports.
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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes. Ce cours présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs.
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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Les organisations qui migrent des données et des applications vers le cloud font face à des enjeux de sécurité en constante évolution. Ce cours présente les principes de base de la sécurité dans le cloud, les avantages de l'infrastructure sécurisée à la conception de Google Cloud et la stratégie de défense en profondeur. Il explique également comment les opérations basées sur l'IA et les outils de conformité aident les entreprises à respecter les exigences réglementaires strictes à l'échelle mondiale.
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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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants et investir dans de nouveaux produits et services. Ce cours aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud.
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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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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La technologie cloud est un atout de taille qui, lorsqu'elle est associée aux données, devient un catalyseur d'innovation et d'amélioration de l'expérience client. Le cours "Explorer la transformation des données avec Google Cloud" explique comment les entreprises peuvent exploiter le cloud pour rendre leurs données plus accessibles, exploitables et utiles.
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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La transformation numérique est un processus essentiel pour les entreprises modernes. La première étape pour stimuler une innovation significative consiste à établir une base solide dans le cloud computing. Le cours "La transformation numérique avec Google Cloud" présente les technologies de base et les frameworks stratégiques qui aident les entreprises à moderniser leurs opérations. Ce cours aborde les concepts fondamentaux du cloud, l'infrastructure réseau mondiale et le modèle de responsabilité partagée pour aider les dirigeants à migrer vers le cloud en toute confiance.
Il fait partie du parcours de formation "Cloud Digital Leader", et vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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