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Malini Radhakrishnan
Date d'abonnement : 2023
Ligue d'Or
53683 points
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned oct. 15, 2026 EDT
Accelerate Agent Development with Antigravity and Agents CLI
Earned sept. 29, 2026 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned sept. 23, 2026 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned sept. 22, 2026 EDT
Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog
Earned sept. 22, 2026 EDT
Créer votre première application Gemini Enterprise
Earned juil. 31, 2026 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais
Earned juil. 15, 2026 EDT
Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK)
Earned juin 3, 2026 EDT
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
Earned juin 3, 2026 EDT
Gérer Kubernetes dans Google Cloud
Earned juin 3, 2026 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned mai 1, 2026 EDT
Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud
Earned avr. 2, 2026 EDT
[DEPRECATED] Ingénierie des caractéristiques
Earned mars 24, 2026 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned mars 23, 2026 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned mars 21, 2026 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mars 20, 2026 EDT
AlloyDB
Earned déc. 10, 2025 EST
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned nov. 24, 2025 EST
Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud
Earned nov. 21, 2025 EST
Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud
Earned nov. 21, 2025 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned nov. 19, 2025 EST
Derive Insights from BigQuery Data
Earned nov. 19, 2025 EST
Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker
Earned nov. 12, 2025 EST
Prepare Data for Looker Dashboards and Reports
Earned nov. 12, 2025 EST
Data Migration Tool
Earned nov. 7, 2025 EST
Référence : infrastructure
Earned nov. 5, 2025 EST
Introduction à la génération d'images
Earned oct. 31, 2025 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PSOE
Earned oct. 31, 2025 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PCA
Earned oct. 29, 2025 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned oct. 22, 2025 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned oct. 22, 2025 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned oct. 22, 2025 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned oct. 22, 2025 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned oct. 21, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned sept. 15, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned sept. 3, 2025 EDT
Level 3: The Arcade Quiz
Earned avr. 10, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned avr. 5, 2025 EDT
Booster la productivité avec Gemini dans BigQuery
Earned mars 3, 2025 EST
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned fév. 18, 2025 EST
[DEPRECATED] Generative AI for Business Leaders
Earned fév. 18, 2025 EST
Mécanisme d'attention
Earned fév. 10, 2025 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned fév. 6, 2025 EST
Introduction à Vertex AI Studio
Earned fév. 5, 2025 EST
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned fév. 5, 2025 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned fév. 5, 2025 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned fév. 5, 2025 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned fév. 4, 2025 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned fév. 4, 2025 EST
Configurer un réseau Google Cloud
Earned oct. 25, 2024 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned oct. 24, 2024 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned août 8, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juil. 26, 2024 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned juil. 24, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juil. 24, 2024 EDT
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Earned juil. 12, 2024 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned juil. 12, 2024 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned juil. 11, 2024 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned jan. 29, 2024 EST
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned mars 30, 2023 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned mars 30, 2023 EDT
Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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In this course, you’ll learn to simplify the creation of autonomous enterprise agents using the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform and you will learn how to leverage the power of Antigravity and the Agents CLI to transform your agent development workflow. In this course, you will explore practical techniques to automate repetitive tasks and significantly accelerate the creation of robust, enterprise-grade agents, ensuring scalability and efficiency in your AI projects.
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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
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Terminez le cours intermédiaire Créer un entrepôt de données avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la jointure de données pour créer des tables, la résolution des problèmes liés aux jointures, l'ajout de données avec des unions, la création de tables partitionnées par date, et l'utilisation d'objets JSON, ARRAY et STRUCT dans BigQuery.
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Terminez le cours d'introduction Créer un maillage de données avec Knowledge Catalog pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création d'un maillage de données avec Knowledge Catalog pour faciliter la sécurité, la gouvernance et la découverte des données sur Google Cloud. Cela comprend l'ajout de tags à des éléments, l'attribution de rôles IAM et l'évaluation de la qualité des données dans Knowledge Catalog.
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Créez votre première application Gemini Enterprise ! Connectez diverses sources de données à votre application. Maîtrisez des fonctionnalités avancées telles que les agents de recherche approfondie, l'idéation multi-agent et NotebookLM pour une analyse ciblée.
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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 Concevoir des agents IA avec Agent Development Kit (ADK) pour recevoir un badge démontrant 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.
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Mettez en pratique vos connaissances sur les agents en créant, configurant et exécutant votre premier agent IA à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Dans ce cours pratique, vous configurerez un environnement de développement ADK complet, créerez des agents avec du code Python et une configuration YAML, et les exécuterez sur plusieurs interfaces. Vous découvrirez également les paramètres essentiels qui définissent le comportement de l'agent, en appliquant dans du code fonctionnel ce que vous avez appris dans le cours 1.
Explorez d'autres contenus du programme Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
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Terminez le cours intermédiaire Gérer Kubernetes dans Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la gestion des déploiements avec kubectl, la surveillance et le débogage d'applications sur Google Kubernetes Engine (GKE) et les techniques de livraison continue.
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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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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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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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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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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de 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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This course is designed to provide participants with a comprehensive understanding of AlloyDB for PostgreSQL, a fully managed, PostgreSQL-compatible database service by Google Cloud. This course covers the essential skills to create, manage, and optimize AlloyDB instances and databases, making it ideal for database administrators, developers, and IT professionals.
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Dans ce cours, vous allez explorer l'ingénierie de données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et la façon dont ces éléments se retrouvent dans les offres Google Cloud. Vous apprendrez également à relever les défis liés à l'ingénierie de données.
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Master your Cloud skills through hands-on labs and friendly competition! Cloud Hero challenges you to conquer a series of hands-on labs, putting your newfound knowledge to practice. Earn points for completing labs accurately, and rack up bonus points for speed. The leaderboard lets you see how you stack up against your peers – can you rise to the top? Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points.
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Terminez le cours intermédiaire Implémenter des pratiques de base pour la sécurité du cloud sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'attribution de rôles avec Identity and Access Management (IAM) ; la création et la gestion de comptes de service ; l'activation d'une connectivité privée sur les réseaux de cloud privé virtuel (VPC) ; la restriction de l'accès aux applications avec Identity-Aware Proxy ; la gestion des clés et des données chiffrées avec Cloud Key Management Service (KMS) ; et la création d'un cluster Kubernetes privé.
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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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Master your Cloud skills through hands-on labs and friendly competition! Cloud Hero challenges you to conquer a series of hands-on labs, putting your newfound knowledge to practice. Earn points for completing labs accurately, and rack up bonus points for speed. The leaderboard lets you see how you stack up against your peers – can you rise to the top? Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points.
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Terminez le cours d'introduction Préparer les données à utiliser pour les tableaux de bord et rapports Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le filtrage, le tri et le croisement de données ; la fusion des résultats de différentes explorations Looker ; et l'utilisation de fonctions et d'opérateurs pour créer des tableaux de bord et des rapports Looker en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
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Master your Cloud skills through hands-on labs and friendly competition! Cloud Hero challenges you to conquer a series of hands-on labs, putting your newfound knowledge to practice. Earn points for completing labs accurately, and rack up bonus points for speed. The leaderboard lets you see how you stack up against your peers – can you rise to the top? Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with migrating from an Enterprise Data Warehouse (EDW) to BigQuery using the DMT tool and sample data. Learners will complete a lab that uses the DMT tool to transfer schema and data from Teradata to BigQuery.
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Si vous êtes un développeur cloud débutant et recherchez des exercices pratiques plus poussés au-delà des bases de Google Cloud, ce cours est fait pour vous. Il vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Monitoring et Cloud Functions. Vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud.
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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 Gemini Notebook pour créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Professional Security Operations Engineer.
Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook dans Gemini Notebook, et apprendre à utiliser un guide d'étude pour vous entraîner à passer un examen de certification.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Professional Cloud Architect.
Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook dans Gemini Notebook, et apprendre à utiliser un guide d'étude pour vous entraîner à passer un examen de certification.
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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 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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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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Welcome to the Arcade Quiz, where every question is a chance to learn, explore, and challenge yourself. Explore a variety of intriguing topics, put your cloud knowledge to the test, and complete all the challenges to earn an exclusive Google Cloud Credential!
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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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 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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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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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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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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Suivez le cours Configurer un réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Vous allez apprendre à effectuer des tâches élémentaires de gestion de réseaux sur Google Cloud Platform : créer un réseau personnalisé, ajouter des règles de pare-feu de sous-réseau, puis créer des VM et tester la latence lorsqu'elles communiquent entre elles.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants l'infrastructure complète et flexible de Google Cloud Platform ainsi que les services de plate-forme fournis, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de vidéos de présentation, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que les réseaux, les systèmes et les services applicatifs. Ce cours aborde également le déploiement de solutions pratiques, telles que les clés de chiffrement fournies par le client, la gestion de la sécurité et des accès, les quotas et la facturation, ainsi que la surveillance des ressources.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.
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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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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 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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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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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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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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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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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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