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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Subhash Saha

Date d'abonnement : 2020

Deploy Your First Agent Earned mai 4, 2026 EDT
Déployer des architectures multi-agents Earned jan. 4, 2026 EST
Model Armor : sécuriser les déploiements d'IA Earned jan. 2, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases Earned jan. 2, 2026 EST
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned déc. 30, 2025 EST
Déployer des systèmes multi-agents avec Agent Development Kit (ADK) et Agent Engine Earned déc. 30, 2025 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud Earned août 12, 2025 EDT
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine Earned août 11, 2025 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation Earned août 1, 2025 EDT
Configurer un réseau Google Cloud Earned juil. 25, 2025 EDT
Développer votre réseau Google Cloud Earned juil. 22, 2025 EDT
Create Agents with Generative Playbooks Earned juil. 16, 2025 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud Earned juil. 15, 2025 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base Earned juil. 13, 2025 EDT
Vertex AI Search for Commerce Earned mai 24, 2025 EDT
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal Earned juil. 21, 2024 EDT
IA responsable pour les développeurs : équité et biais Earned juil. 15, 2024 EDT
IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence Earned juil. 14, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative Earned juil. 8, 2024 EDT
Recherche vectorielle et embeddings Earned juil. 3, 2024 EDT
Introduction à Vertex AI Studio Earned juil. 2, 2024 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images Earned juin 30, 2024 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT Earned juin 30, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur Earned juin 30, 2024 EDT
Mécanisme d'attention Earned juin 27, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images Earned juin 27, 2024 EDT
Gemini pour le SDLC de bout en bout Earned juin 25, 2024 EDT
Gemini pour les architectes cloud Earned juin 24, 2024 EDT
Gemini pour les développeurs d'applications Earned juin 23, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud Earned juin 10, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform Earned juin 10, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable Earned juin 1, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned avr. 19, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative Earned avr. 14, 2024 EDT

Take your agents from localhost to production. This course teaches you to deploy ADK agents to Vertex AI Agent Engine and Cloud Run, with optional cross-session memory via Memory Bank.

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Terminez le cours avancé Déployer des architectures multi-agents pour recevoir un badge démontrant les compétences suivantes : créer des systèmes multi-agents avec ADK, connecter des agents avec le protocole A2A (Agent-to-Agent), intégrer des outils externes à l'aide du protocole MCP (Model Context Protocol) et déployer une solution multi-agents complète sur Agent Engine.

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Ce cours passe en revue les fonctionnalités de sécurité essentielles de Model Armor et vous prépare à utiliser le service. Vous découvrirez les risques de sécurité associés aux LLM et comment Model Armor protège vos applications d'IA.

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Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).

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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.

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Dans ce cours, vous utiliserez Google Agent Development Kit pour créer des systèmes multi-agents complexes. Vous développerez des agents équipés d'outils qui pourront interagir sur la base de flux et de relations parent-enfant. Vous allez exécuter vos agents en local et les déployer sur Vertex AI Agent Engine sous la forme d'un flux agentif géré, où les décisions concernant l'infrastructure et le scaling des ressources seront traitées par Agent Engine. Veuillez noter que ces ateliers sont basés sur une version préliminaire du produit. Les mises à jour ne seront peut-être pas immédiatement reflétées dans le contenu.

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Terminez le cours intermédiaire Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les principes d'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, le provisionnement et la gestion des ressources Google Cloud avec des configurations Terraform, la gestion efficace des états (local et distant) et la modularisation du code Terraform à des fins de réutilisabilité et d'organisation.

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Terminez le cours intermédiaire Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de clusters mutualisés, la surveillance de l'utilisation des ressources par espace de noms, la configuration de l'autoscaling des pods et des clusters pour accroître l'efficacité, la configuration de l'équilibrage de charge pour distribuer les ressources de façon optimale et l'implémentation des vérifications d'activité et d'aptitude pour garantir l'intégrité ainsi que la rentabilité des applications.

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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.

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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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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.

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This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.

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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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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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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.

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Terminez le cours intermédiaire Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'utilisation de requêtes multimodales pour extraire des informations de données textuelles et visuelles, la génération d'une description vidéo et la récupération d'informations qui ne sont pas incluses dans une vidéo en utilisant la multimodalité avec Gemini ; la création de métadonnées de documents contenant du texte et des images, la collecte de tous les éléments de texte pertinents, et l'impression de citations à l'aide de la génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval Augmented Generation) multimodale avec Gemini.

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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 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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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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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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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 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 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 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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à utiliser les produits et services Google pour développer, tester et gérer des applications. Avec l'assistance de Gemini, vous apprendrez à développer une application Web, à corriger les erreurs de l'application, à créer des tests et à interroger des données. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le cycle de vie du développement logiciel (SDLC, software development lifecycle). Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE. Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.

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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer du code, de recommander des services Google Cloud et de générer du code pour vos applications. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de développement d'applications. Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.

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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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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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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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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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