Today, developers need all the tools to shine. Artifact Registry is your one-stop shop for storing and managing your code. Learn how to start building your dream code and earn a Google Cloud Credential along the way!- No prior experience needed!
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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, les utilisateurs expérimentés de Google Cloud apprendront à décrire et lancer des ressources cloud avec Terraform. Il s'agit d'un outil Open Source qui codifie les API dans des fichiers de configuration déclaratifs pouvant être partagés par les membres d'une équipe, traités comme du code, modifiés, révisés et gérés par version. Dans ces ateliers pratiques, vous utiliserez des exemples de modèles et apprendrez à lancer une série de configurations, allant de serveurs simples à des applications avec équilibrage de charge complet.
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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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Obtenez le badge de compétence de niveau intermédiaire en suivant le cours Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud. Vous y apprendrez à utiliser TensorFlow et Vertex AI pour créer et entraîner des modèles de machine learning. Vous interagissez principalement avec les notebooks Vertex AI Workbench gérés par l'utilisateur.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'application d'appels de fonction avec le SDK Python et l'API Gemini, et le déploiement d'une application Streamlit avec Cloud Run. Vous découvrirez différentes manières de demander à Gemini de générer du texte, d'utiliser Cloud Shell pour effectuer des tests et des itérations sur une application Streamlit, puis de l'empaqueter en tant que conteneur Docker déployé dans Cloud Run.
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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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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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Level 3: GenAIus Registries
Earned mai 17, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 7, 2024 EDT
Gérer une infrastructure cloud avec Terraform
Earned mai 7, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned mai 6, 2024 EDT
Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud
Earned mai 5, 2024 EDT
Développer des applications d'IA générative avec Gemini et Streamlit
Earned mai 4, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 4, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned mai 4, 2024 EDT