Date d'abonnement : 2026
Introduction à l'IA responsable
Earned mai 8, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 8, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 8, 2026 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen ACE
Earned avr. 5, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned avr. 5, 2026 EDT
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.
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.
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.
Découvrez comment utiliser NotebookLM afin de créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Associate Cloud Engineer. Vous allez passer en revue les fonctionnalités de NotebookLM, créer un notebook dans NotebookLM et apprendre à utiliser le guide d'étude pour vous entraîner en vue de l'examen.
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.