Long Lin
Date d'abonnement : 2025
Ligue de Diamant
16710 points
Supervised Fine-tuning for Gemini
Earned déc. 6, 2025 EST
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned nov. 27, 2025 EST
Mécanisme d'attention
Earned nov. 27, 2025 EST
[DEPRECATED] Google Chat
Earned nov. 26, 2025 EST
Design Foundations for Streaming with Google Cloud
Earned nov. 26, 2025 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned nov. 26, 2025 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned nov. 26, 2025 EST
AppSheet Team Hierarchy
Earned nov. 26, 2025 EST
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned nov. 25, 2025 EST
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned nov. 25, 2025 EST
MySQL to Cloud Spanner
Earned nov. 25, 2025 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned nov. 25, 2025 EST
Introduction à l'analyse de données sur Google Cloud
Earned nov. 22, 2025 EST
Créer des agents conversationnels avec des flux avec état
Earned nov. 22, 2025 EST
Créer des agents avec des playbooks génératifs
Earned nov. 15, 2025 EST
Agent Assist et ses capacités d'IA générative
Earned nov. 15, 2025 EST
Principes de base de la conception de conversations
Earned nov. 14, 2025 EST
Concevoir Gemini Enterprise for Customer Experience
Earned nov. 14, 2025 EST
Conversational Insights
Earned nov. 14, 2025 EST
L'IA conversationnelle et son framework d'engagement
Earned nov. 14, 2025 EST
Mettre en œuvre des flux de travail de collaboration et de productivité dans le cloud
Earned nov. 12, 2025 EST
AI Infrastructure : Cloud TPU
Earned nov. 12, 2025 EST
AI Infrastructure : Cloud GPU
Earned nov. 11, 2025 EST
AI Infrastructure : introduction à AI Hypercomputer
Earned nov. 11, 2025 EST
Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud
Earned nov. 10, 2025 EST
Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases
Earned oct. 31, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned oct. 29, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned oct. 28, 2025 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 24, 2025 EDT
Se préparer à devenir Professional Data Engineer
Earned sept. 29, 2025 EDT
With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency.
This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.
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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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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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In this course, we introduce you to Google Chat, Google’s chat software included with Google Workspace.
You will learn about messaging individuals and groups in Google Chat. You will also discover customization options, collaboration features and how Google Chat integrates with other Google Workspace products.
We will explore the use of spaces in Google Chat, showing you how to create, manage, search, and join them. Additionally, you will understand the distinctions between using a space and a group chat.
You also explore Google Chat apps and learn how to search for and use apps within Google Chat.
Aside from course videos, you will complete hands-on activities to practice what you’ve learned. Consider inviting a colleague or two to interact with you in Google Chat as you complete the activities.
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This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.
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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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A short course on defining and managing teams and organizations in Google AppSheet.
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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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Migration from MySQL to Cloud Spanner using Dataflow that includes sample mock data and all necessary steps with initial assessment to validation including taking care of migrating users and grants.
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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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Dans ce cours de niveau débutant, vous découvrirez le workflow d'analyse de données sur Google Cloud, ainsi que les outils que vous pouvez utiliser pour explorer, analyser et visualiser les données, et partager vos observations avec les personnes concernées. Grâce à une étude de cas, des ateliers pratiques, des leçons et des quiz/démos, ce cours vous montrera comment transformer des ensembles de données bruts en données exploitables dans des visualisations et des tableaux de bord percutants. Que vous travailliez déjà avec des données et souhaitiez apprendre à mettre Google Cloud pleinement à profit ou que vous cherchiez à progresser dans votre carrière, ce cours vous sera utile. La plupart des personnes qui effectuent ou utilisent des analyses de données dans leur travail en tireront des enseignements.
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Découvrez les flux dans Conversational Agents et apprenez à créer des expériences de chat et vocales déterministes avec des modèles de langage. Découvrez des concepts clés comme les déclencheurs, les intents et les entités, et comment les utiliser pour créer des agents conversationnels.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer des expériences conversationnelles pour Conversational Agents à l'aide de playbooks génératifs. Vous commencerez par une présentation des playbooks et apprendrez à configurer votre premier playbook. Vous découvrirez également l'importance des tests, ainsi que les enjeux clés de la mise en production, tels que les limites de quotas et l'intégration. Le cours se terminera par une étude de cas qui montre comment utiliser des playbooks pour l'orientation avec l'IA générative.
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Exploitez tout le potentiel de l'IA générative pour créer des agents intelligents et automatisés. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de développer un agent de datastore capable de répondre instantanément à des questions complexes en extrayant et en synthétisant automatiquement des informations à partir de vos sites Web, documents ou données structurées. Oubliez les FAQ statiques : votre nouvel agent fournit des réponses dynamiques et précises, et affiche même les URL des sources d'origine. Le tout avec une configuration simple et rapide.
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Ce cours explore les principes fondamentaux de la conception de conversations pour créer des expériences de chatbot engageantes et efficaces qui reproduisent des interactions proches de celles entre humains.
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Dans ce cours, vous allez explorer les thèmes essentiels concernant la conception, la création et la gestion d'une solution Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) performante. Préparez-vous à redéfinir les limites du possible et à créer une architecture qui favorise la satisfaction client. Ce cours est conçu pour vous présenter l'architecture de GECX. Vous découvrirez les principaux aspects à prendre en compte pour créer et implémenter des solutions d'IA conversationnelle, y compris les intégrations et les composants clés de l'architecture. Vous explorerez également les intégrations à Gemini Enterprise Agent Platform et obtiendrez un aperçu général des principales fonctionnalités de GECX.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à exploiter Conversational Insights pour découvrir des informations cachées dans les données de votre centre de contact, afin d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de prendre des décisions commerciales basées sur les données.
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Redéfinissez votre vision du service client grâce à ce cours sur Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) et ses puissantes fonctionnalités d'IA générative. Vous commencerez par retracer l'évolution des centres de contact et par comprendre comment l'IA générative les fait progresser. Vous découvrirez ensuite en détail les principaux composants de base de la solution GECX et comment chacun d'eux contribue à offrir des expériences client exceptionnelles. Le cours se termine par l'exploration de l'argumentaire commercial solide en faveur de GECX, ainsi que par la découverte de cas d'utilisation concrets et des différents personas qui tirent parti de cette solution innovante.
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Obtenez un badge de compétence de niveau Débutant en suivant le cours Mettre en œuvre des flux de travail de collaboration et de productivité dans le cloud. Vous y découvrirez la plate-forme collaborative de Google et apprendrez à utiliser Gmail, Agenda, Meet, Drive, Sheets et AppSheet.
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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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Vous souhaitez utiliser AI Hypercomputer ? Ce cours est conçu pour vous aider à vous lancer. Nous aborderons les principes de base de cet outil et comment il aide l'IA dans ses charges de travail. Vous découvrirez les différents composants d'un hypercalculateur, tels que les GPU, les TPU et les CPU, et apprendrez à choisir la méthode de déploiement la mieux adaptée à vos besoins.
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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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Dans le cours "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine : principes de bases," nous allons vous présenter l'organisation et les principes de Google Cloud. Nous vous apprendrons ensuite à créer et gérer des conteneurs de logiciels, puis nous vous ferons découvrir l'architecture de Kubernetes.
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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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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 a pour objectif d'aider les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification Professional Data Engineer. Les participants découvriront l'étendue et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen, puis évalueront leur niveau de préparation à l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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