Suha Vaqar Khan
Date d'abonnement : 2024
Ligue de Diamant
64503 points
Présentation des principes de sécurité du cloud computing
Earned déc. 11, 2025 EST
Stratégies de gestion des risques liés à la sécurité du cloud
Earned déc. 11, 2025 EST
Risques liés à la sécurité dans le cloud : identifier les menaces et s'en protéger
Earned déc. 11, 2025 EST
Synthèse : se préparer à devenir analyste de la sécurité du cloud
Earned déc. 11, 2025 EST
Détecter, contrer et surmonter les cyberattaques dans le cloud
Earned déc. 11, 2025 EST
Le pouvoir du storytelling : comment visualiser des données dans le cloud
Earned oct. 2, 2025 EDT
Transformation des données dans le cloud
Earned sept. 24, 2025 EDT
Gestion et stockage des données dans le cloud
Earned sept. 23, 2025 EDT
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned sept. 21, 2025 EDT
Introduction to Looker
Earned sept. 15, 2025 EDT
Principes de base de l'analyse de données Google Cloud
Earned sept. 15, 2025 EDT
AI Boost Bites : Résumés de diapositives avec Gemini
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Sheets et scripts sans code
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Amplifier la voix des dirigeants grâce à l'IA
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Résumés pour les cadres avec les Gems Gemini
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Automatiser les tâches avec Gemini et Apps Script
Earned août 17, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites – Gemini : Astuce pour convertir une image en feuille de calcul
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Identifier les failles de votre stratégie
Earned août 17, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Personnalisation avec des prompts sur mesure
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Rédiger des prompts comme un pro avec Google Workspace
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Résumer avec Gemini dans Docs et Drive
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Génération de contenus simplifiée avec Gemini
Earned août 17, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned août 17, 2025 EDT
AI Boost Bites : Gems Gemini – Votre meilleur allié marketing
Earned août 17, 2025 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned août 17, 2025 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned août 17, 2025 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned août 17, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned août 17, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned août 17, 2025 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned mars 30, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité
Earned mars 30, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence
Earned mars 29, 2025 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned mars 29, 2025 EDT
[DEPRECATED] Ingénierie des caractéristiques
Earned mars 4, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned jan. 29, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned jan. 26, 2025 EST
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned jan. 24, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned jan. 24, 2025 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned jan. 24, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned déc. 9, 2024 EST
Recherche vectorielle et embeddings
Earned déc. 2, 2024 EST
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks
Earned nov. 30, 2024 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned nov. 29, 2024 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job
Earned nov. 13, 2024 EST
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats
Earned nov. 7, 2024 EST
Strategies for Cloud Security Risk Management
Earned nov. 4, 2024 EST
Introduction to Security Principles in Cloud Computing
Earned oct. 29, 2024 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned oct. 27, 2024 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned oct. 27, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned oct. 27, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned oct. 27, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned oct. 24, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned oct. 24, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 24, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned oct. 24, 2024 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned oct. 22, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned oct. 22, 2024 EDT
Il s'agit du premier des cinq cours du certificat Google Cloud Cybersecurity. Dans ce cours, vous découvrirez les principes de base de la cybersécurité, dont le cycle de vie de la sécurité, la transformation numérique et les concepts clés du cloud computing. Vous identifierez les outils couramment utilisés par les analystes de la sécurité du cloud débutants pour automatiser les tâches.
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Ce cours est le deuxième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Cybersecurity. Dans ce cours, vous allez découvrir les frameworks de gestion des risques cloud les plus utilisés. Vous explorerez les domaines de sécurité, les cycles de vie de la conformité et les normes du secteur telles que HIPAA, NIST CSF et SOC. Vous développerez des compétences en identification des risques, en implémentation de contrôles de sécurité, en évaluation de la conformité et en gestion de la protection des données. Vous vous familiariserez également avec les outils Google Cloud et multicloud spécifiques à la gestion des risques et de la conformité. Ce cours intègre également des techniques de préparation aux entretiens et aux candidatures, offrant ainsi une base complète pour comprendre et gérer efficacement le paysage complexe de la gestion des risques liés au cloud.
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Ce cours est le troisième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Cybersecurity. Dans ce cours, vous allez découvrir les principes de la gestion des identités et du contrôle des accès dans un environnement cloud. Vous aborderez des éléments clés comme l'AAA (authentification, autorisation et audit), la gestion des identifiants et la gestion des certificats. Vous étudierez également des thèmes essentiels comme la gestion des menaces et des failles, les principes du cloud natif et les mesures de protection des données. À l'issue de ce cours, vous aurez acquis les compétences et les connaissances nécessaires pour sécuriser les ressources cloud et protéger les informations sensibles de votre organisation. Vous continuerez également à utiliser les ressources de carrière et à perfectionner vos techniques d'entretien, ce qui vous préparera à la prochaine étape de votre parcours professionnel.
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Ce cours est le cinquième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Cybersecurity. Vous allez devoir combiner et appliquer des concepts clés tels que les principes de sécurité du cloud, la gestion des risques, l'identification des failles, la gestion des incidents et la communication de crise dans un projet de synthèse interactif. Par ailleurs, vous finaliserez la mise à jour de votre CV et mettrez en pratique toutes les nouvelles techniques d'entretien acquises, afin de vous préparer à postuler un emploi et convaincre les recruteurs.
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Ce cours est le quatrième sur les cinq que compte le certificat Google Cloud Cybersecurity. Dans ce cours, vous allez vous concentrer sur le développement de compétences en matière de journalisation, de sécurité et de surveillance des alertes, ainsi que sur les techniques d'atténuation des attaques. Vous allez apprendre à personnaliser les flux de menaces, à gérer les incidents, à communiquer en situation de crise, à analyser les causes, à répondre aux incidents et à informer a posteriori. À l'aide des outils Google Cloud, vous allez découvrir comment identifier les indicateurs de compromission et vous préparer à assurer la continuité de l'activité ainsi que la reprise après sinistre. Par ailleurs, vous allez continuer à actualiser votre CV et à vous entraîner aux techniques d'entretien.
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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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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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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.
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Découvrez comment transformer des chiffres bruts en décisions claires et basées sur les données sur Google Cloud. Grâce à des ateliers pratiques et des scénarios concrets, ce cours de niveau débutant vous apprendra à interroger des données dans BigQuery, à explorer les tendances dans Looker et à créer des rapports interactifs partageables dans Data Studio.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini dans Slides pour générer automatiquement des résumés de réunion et rédiger des brouillons d'e-mails de suivi, afin de simplifier votre flux de travail après chaque réunion et de vous faire gagner du temps.
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Cette vidéo explique comment exploiter les fonctionnalités d'IA avancées de Gemini dans Google Sheets pour extraire des données et générer des insights en quelques minutes, sans aucune connaissance technique ni expérience en codage.
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Cette vidéo vous explique comment utiliser les Gems Gemini pour créer des posts authentiques sur les réseaux sociaux, en adoptant le style unique de votre leader. Apprenez à relever le défi de développer la présence des dirigeants sur les réseaux sociaux en entraînant un Gem avec des exemples de textes et des instructions claires. Découvrez comment générer rapidement des posts engageants pour gagner du temps, tout en affirmant leur leadership d'opinion et en garantissant l'authenticité des contenus.
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Cette vidéo vous explique comment créer votre propre Gem de concision pour résumer et transformer des notes désordonnées ou de longs documents en résumés clairs, concis et prêts à être présentés à la direction.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini et Apps Script pour automatiser les tâches manuelles dans Google Workspace. Vous allez apprendre à demander à Gemini de générer du code Apps Script qui crée automatiquement des brouillons d'e-mails de rappel dans Google Sheets pour les tâches qui ne sont pas marquées comme terminées. Automatisez votre workflow avec peu ou pas d'expertise technique, libérez du temps pour des tâches plus importantes et éliminez les suivis manuels.
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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.
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Cette vidéo explique comment éliminer la saisie de données manuelle et fastidieuse grâce à Gemini. Découvrez comment prendre une photo ou une capture d'écran de données (à partir de PDF, de documents papier ou d'images) et demander à Gemini de la convertir instantanément en une feuille de calcul Google Sheets structurée. Découvrez cette astuce simple pour éviter d'innombrables heures de transcription et faire de Gemini votre assistant personnel de saisie de données. Photographiez, promptez, exportez !
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Cette vidéo explique comment utiliser l'IA pour identifier les faiblesses et les hypothèses cachées de votre stratégie. Vous découvrirez la méthode "Poke Holes", un moyen simple de tester vos plans à l'aide de prompts d'IA, de détecter les lacunes et de renforcer votre réflexion stratégique.
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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze
publicly available information, combine it with internal documents, and
extract key competitive insights.
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Cette vidéo explique comment personnaliser vos résultats Gemini dans Google Workspace. Apprenez à intégrer des documents et des articles de recherche directement dans vos prompts à l'aide du symbole "@" pour obtenir des résultats d'IA plus ciblés et pertinents, adaptés à vos besoins.
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Cette vidéo présente les principes de base du prompt engineering pour une communication efficace avec l'IA. Découvrez un framework simple (Persona, Tâche, Contexte, Format) pour créer des prompts clairs et obtenir des résultats plus rapidement et de meilleure qualité avec Gemini dans Google Workspace. Découvrez comment utiliser le langage naturel, être précis et itérer pour obtenir une assistance optimale de l'IA.
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Cette vidéo explique comment utiliser Gemini pour résumer de longs documents dans Google Workspace, afin d'obtenir rapidement les informations dont vous avez besoin et de gagner du temps. Vous allez apprendre à utiliser Gemini pour résumer des documents entiers ou seulement du texte sélectionné, ainsi qu'à utiliser Gemini dans Drive pour résumer plusieurs fichiers.
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Cette vidéo vous explique comment utiliser les fonctionnalités d'IA avancées de Gemini dans Google Docs pour trouver des idées, rédiger divers contenus marketing et collaborer avec votre équipe.
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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
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Cette vidéo explique comment créer vos propres Gems Gemini, des fonctionnalités d'IA avancées qui peuvent automatiser les tâches répétitives et booster votre productivité.
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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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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
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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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Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce dernier cours de la série présente les services de big data gérés, ainsi que le machine learning et sa valeur. Il explique également comment aller plus loin pour démontrer vos compétences dans Google Cloud en o…
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce troisième cours aborde les outils d'automatisation et de gestion du cloud, ainsi que la création de réseaux sécurisés.
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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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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
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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 différents outils, produits et technologies 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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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce premier cours offre une vue d’ensemble du cloud computing, des façons d’utiliser Google Cloud et des différentes options de calcul.
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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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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks. You'll gain valuable knowledge in customizing threat feeds, managing incidents, handling crisis communications, conducting root cause analysis, and mastering incident response and post-event communications. Using Google Cloud tools, you'll learn to identify indicators of compromise and prepare for business continuity and disaster recovery. Alongside these technical skills, you'll continue updating your resume and practicing interview techniques.
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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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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.
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This is the third of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the principles of identity management and access control within a cloud environment, covering key elements like AAA (Authentication, Authorization, and Auditing), credential handling, and certificate management. You'll also explore essential topics in threat and vulnerability management, cloud-native principles, and data protection measures. Upon completing this course, you will have acquired the skills and knowledge necessary to secure cloud-based resources and safeguard sensitive organizational information. Additionally, you'll continue to engage with career resources and hone your interview techniques, preparing you for the next step in your professional journey.
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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.
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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.
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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 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 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 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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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 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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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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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook 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 Gemini Notebook, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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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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