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Arturo Contreras

Date d'abonnement : 2025

Ligue d'Or

9870 points
Conception de requêtes dans Agent Platform Earned oct. 30, 2026 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud Earned oct. 27, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned oct. 27, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative Earned oct. 27, 2026 EDT
Infrastructure d'IA : types de déploiements Earned juil. 10, 2026 EDT
AI Infrastructure : Cloud TPU Earned juil. 10, 2026 EDT
AI Infrastructure : Cloud GPU Earned juil. 10, 2026 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine Earned juin 11, 2026 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen ACE Earned mai 31, 2026 EDT
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud Earned déc. 4, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud Earned déc. 2, 2025 EST
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing Earned déc. 2, 2025 EST

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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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 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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Ce cours constitue un guide complet pour déployer, gérer et optimiser des charges de travail d'IA et de calcul hautes performances (HPC) sur Google Cloud. À travers une série de leçons et de démonstrations pratiques, vous explorerez diverses stratégies de déploiement, allant d'environnements hautement personnalisables utilisant Google Compute Engine (GCE) à des solutions gérées comme Google Kubernetes Engine (GKE). Plus précisément, vous apprendrez à créer des clusters et à déployer GKE pour l'inférence.

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Bienvenue dans le cours sur Cloud TPU. Nous allons explorer les avantages et les inconvénients des TPU dans différents scénarios et comparer différents accélérateurs de TPU pour vous aider à choisir celui qui vous convient le mieux. Vous découvrirez des stratégies pour optimiser les performances et l'efficacité de vos modèles d'IA et comprendrez l'importance de l'interopérabilité GPU/TPU pour des flux de travail d'apprentissage automatique flexibles. Grâce à des contenus attrayants et à des démonstrations pratiques, nous vous guiderons étape par étape pour exploiter efficacement les TPU.

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Le matériel puissant qui se cache derrière l'IA vous intrigue ? Ce module décortique les ordinateurs à intelligence artificielle optimisés pour les performances et vous montre pourquoi ils sont si importants. Nous allons voir comment les CPU, les GPU et les TPU rendent les tâches d'IA extrêmement rapides, ce qui fait la spécificité de chacun, et comment les logiciels d'IA en tirent le meilleur parti. À la fin de ce module, vous saurez exactement comment sélectionner le GPU adapté à vos projets d'IA, ce qui vous permettra de faire des choix judicieux pour vos charges de travail d'IA.

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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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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Associate Cloud 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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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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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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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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