Davide Consonni
Date d'abonnement : 2019
Ligue de Diamant
10850 points
Managing Change when Moving to Google Cloud
Earned mai 28, 2026 EDT
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned mai 28, 2026 EDT
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned mai 28, 2026 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned mai 28, 2026 EDT
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned mai 28, 2026 EDT
IA générative : au-delà du chatbot
Earned mai 28, 2026 EDT
Concevoir Gemini Enterprise for Customer Experience
Earned jan. 4, 2026 EST
L'IA conversationnelle et son framework d'engagement
Earned jan. 4, 2026 EST
Conversational Insights
Earned jan. 4, 2026 EST
Configurer et gérer CCAIP en tant qu'administrateur
Earned sept. 15, 2024 EDT
Gérer les fonctions et la création de rapports avec CCAIP
Earned sept. 15, 2024 EDT
Gérer les interactions avec les clients à l'aide de CCAIP
Earned sept. 13, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned déc. 20, 2023 EST
Présentation de l'IA générative
Earned juil. 8, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned juil. 8, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned juil. 8, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned juil. 8, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned juil. 8, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned juil. 7, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned juil. 7, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned juil. 7, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned juil. 7, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned juil. 7, 2023 EDT
Moving to the cloud creates numerous opportunities to start working in
a new way and it empowers the workforce to better collaborate and innovate. But
it’s also a big change. Sometimes the success of the change hinges not on the change
itself, but on how it’s managed.
This course will help people managers to understand
some of the key challenges associated with cloud adoption, and provide them with
a verified in-the-field framework that will assist them in supporting their teams
on the change journey. By addressing the human factor of moving to the cloud, organizations
increase their chances of realizing business objectives and investing in their future
talent.
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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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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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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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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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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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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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Ce cours fournit aux utilisateurs finaux des connaissances de base sur les caractéristiques essentielles, les fonctionnalités, les informations de configuration et les rapports les plus pertinents pour le rôle d'administrateur. Il est particulièrement adapté aux administrateurs chargés du fonctionnement du centre de contact ainsi qu'à ceux qui analysent, dépannent et configurent la plate-forme afin de répondre au mieux aux demandes des clients. Ce programme examine certains aspects de la surveillance et de la création de rapports. Toutefois, ces sujets sont abordés plus en détail dans le cours intitulé "Gérer les fonctions et la création de rapports avec CCAIP".
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Ce cours apporte aux utilisateurs finaux des connaissances de base sur les fonctionnalités essentielles, la navigation, la surveillance, la création de rapports et les informations de configuration qui leur sont les plus utiles. Il s'adresse principalement aux équipes managériales des centres de contact, chargées de surveiller l'efficacité, les performances et les objectifs de KPI de l'ensemble des interactions avec les consommateurs. Bien que ce programme aborde certains paramètres et certaines options de configuration, il traite majoritairement de la fonctionnalité de création de rapports dans CCAI Platform.
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Ce cours fait découvrir aux agents des centres de contact les principales fonctionnalités de Contact Center AI Platform (CCAIP) qui leur sont destinées. CCAIP est une plate-forme de centre de contact unifiée qui permet aux organisations d'utiliser et de déployer CCAI plus rapidement, sans avoir à passer par plusieurs fournisseurs de technologies. Ce cours est particulièrement indiqué aux agents qui interagissent avec les clients par chat et par téléphone.
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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 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 présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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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 présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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Ce cours 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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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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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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