Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned juil. 10, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned juil. 4, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned juil. 3, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned juin 27, 2024 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned sept. 28, 2023 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned juil. 28, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned juil. 7, 2023 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned juin 16, 2023 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned mai 29, 2023 EDT
Découvrez comment utiliser Agent Development Kit (ADK). Ce cours présente le framework Open Source d'ADK et montre comment passer du prompt engineering simple à une approche de développement logiciel structurée, axée sur le code, adaptée aux systèmes multi-agents de niveau entreprise.
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Vous avez créé votre premier agent. Il est maintenant temps de passer à l'étape suivante. Dans ce cours, vous développerez vos compétences en apprenant à transformer un agent IA simple en un assistant sophistiqué et précis, grâce à des instructions avancées, à une sélection de modèles, à des capacités de planification et à des modèles de sortie structurés.
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Mettez en pratique vos connaissances sur les agents en créant, configurant et exécutant votre premier agent IA à l'aide d'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Dans ce cours pratique, vous configurerez un environnement de développement ADK complet, créerez des agents avec du code Python et une configuration YAML, et les exécuterez sur plusieurs interfaces. Vous découvrirez également les paramètres essentiels qui définissent le comportement de l'agent, en appliquant dans du code fonctionnel ce que vous avez appris dans le cours 1.
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Les agents IA représentent une évolution majeure par rapport aux grands modèles de langage traditionnels (LLM) : au lieu de simplement générer des solutions textuelles, ils peuvent également agir de manière autonome pour les exécuter.
Ce cours présente les principes de base des agents IA, leurs différences avec les API LLM et les cas où ils apportent une réelle valeur. Basé sur le livre blanc de Google consacré aux agents, il fournit les bases théoriques nécessaires avant d'écrire vos premières lignes de code d'agent. Il est idéal pour les développeurs, les architectes et les décideurs techniques qui souhaitent comprendre les systèmes d'IA à travers le prisme du comportement autonome et orienté vers des objectifs, plutôt que simplement comme des générateurs de texte.
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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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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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Les organisations qui migrent des données et des applications vers le cloud font face à de nouveaux défis en termes de sécurité. Le cours "Confiance et sécurité avec Google Cloud" présente les principes de base de la sécurité dans le cloud, les avantages de l'approche multicouche de Google Cloud concernant la sécurité de l'infrastructure, et la manière dont Google gagne et conserve la confiance des clients vis-à-vis du cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
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Découvrez comment utiliser NotebookLM afin de créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Vous allez passer en revue les fonctionnalités de NotebookLM, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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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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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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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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Le cours "IA générative : se familiariser avec le domaine" est le troisième du parcours de formation "Leader en IA générative". 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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Le cours "IA générative : découvrir les concepts fondamentaux" est le deuxième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative. Vous comprendrez également comment l'IA générative permet de relever les défis métier à l'aide des 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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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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Le cours "IA générative : au-delà du chatbot" est le premier du parcours de formation "Leader en IA générative" et n'a aucun prérequis. Ce cours vise à approfondir votre compréhension de base des chatbots afin de révéler le véritable potentiel de l'IA générative pour votre entreprise. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter toute 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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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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Terminez le cours intermédiaire Créer un entrepôt de données avec BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la jointure de données pour créer des tables, la résolution des problèmes liés aux jointures, l'ajout de données avec des unions, la création de tables partitionnées par date, et l'utilisation d'objets JSON, ARRAY et STRUCT dans BigQuery.
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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différentes technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour repenser leurs processus métier.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer un réseau Google Cloud sécurisé, dans lequel vous découvrirez plusieurs ressources liées à la mise en réseau permettant de créer, de faire évoluer et de sécuriser vos applications sur Google Cloud.
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Obtenez un badge de compétence en validant le cours Analyser la parole et le langage avec les API Google, dans lequel vous apprendrez à utiliser les API Natural Language et Speech en conditions réelles.
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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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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
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Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Managed Service for Apache Spark, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.
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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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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce parcours de formation, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Workspace.
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Ce cours apprend aux participants à sécuriser leur environnement Google Workspace. Les participants mettront en place des règles de mot de passe sécurisées ainsi que la validation en deux étapes pour gérer l'accès des utilisateurs. Ils utiliseront ensuite l'outil d'investigation de sécurité afin d'identifier et de résoudre les problèmes de sécurité de manière proactive. Ensuite, ils géreront l'accès aux applications tierces et les appareils mobiles afin d'assurer la sécurité. Pour finir, les participants appliqueront les mesures de sécurité des e-mails et de conformité pour protéger les données organisationnelles.
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Ce cours a été conçu pour présenter en détail les services principaux de Google Workspace. Les participants y apprendront à activer, désactiver et configurer les paramètres de ces services, dont Gmail, Agenda, Drive, Meet, Chat et Docs. Ensuite, ils découvriront comment déployer et gérer Gemini dans l'intérêt de leurs utilisateurs. Enfin, les participants examineront des cas d'utilisation d'AppSheet et d'Apps Script pour apprendre à automatiser des tâches et étendre les fonctionnalités des applications Google Workspace.
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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce dernier cours de la série présente les services de big data gérés, ainsi que le machine learning et sa valeur. Il explique également comment aller plus loin pour démontrer vos compétences dans Google Cloud en o…
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce troisième cours aborde les outils d'automatisation et de gestion du cloud, ainsi que la création de réseaux sécurisés.
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
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Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre.
À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques.
Les cours doivent être suivis dans cet ordre :
1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Ce premier cours offre une vue d’ensemble du cloud computing, des façons d’utiliser Google Cloud et des différentes options de calcul.
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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes.
"Scaling avec la suite Google Cloud Operations" présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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De nombreuses entreprises traditionnelles utilisent d'anciens systèmes et d'anciennes applications qui ne peuvent plus satisfaire les attentes des clients d'aujourd'hui. Les chefs d'entreprise doivent régulièrement choisir entre deux options : entretenir leurs systèmes informatiques vieillissants ou investir dans de nouveaux produits et services. Le cours "Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud" aborde ces problématiques et propose des solutions pour les résoudre à l'aide de la technologie cloud.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
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La technologie cloud est une grande source de valeur pour les entreprises. En combinant le potentiel de cette technologie avec celui des données, il est possible de créer encore plus de valeur et d'offrir de nouvelles expériences client. "Explorer la transformation des données avec Google Cloud" vous fait découvrir la valeur que les données peuvent apporter à une entreprise et les façons dont Google Cloud peut les rendre utiles et accessibles. Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il a pour but d'aider les participants à évoluer dans leur poste et à façonner l'avenir de leur entreprise.
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La technologie cloud et la transformation numérique suscitent beaucoup d'enthousiasme, mais elles génèrent aussi souvent beaucoup de questions laissées sans réponse.
Par exemple : Qu'est-ce que la technologie cloud ? Qu'entend-on par transformation numérique ? Que peut vous apporter la technologie cloud ? Et par où commencer ?
Si vous vous êtes déjà posé une de ces questions, vous êtes au bon endroit. Ce cours offre un aperçu des opportunités et des défis que les entreprises peuvent rencontrer lors de leur transformation numérique. Si vous souhaitez découvrir les technologies cloud afin de pouvoir exceller dans votre rôle et contribuer à bâtir l'avenir de votre entreprise, ce cours d'introduction sur la transformation numérique est pour vous. Il fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader.
Créer des agents avec Agent Development Kit (ADK)
Earned avr. 23, 2026 EDT
Optimiser le comportement des agents
Earned jan. 28, 2026 EST
Créer votre premier agent avec Agent Development Kit (ADK)
Earned jan. 27, 2026 EST
Agents : principes de base
Earned jan. 19, 2026 EST
Introduction à Vertex AI Studio
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Confiance et sécurité avec Google Cloud
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Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
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Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
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IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
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Introduction à l'IA responsable
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IA générative : au-delà du chatbot
Earned août 25, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 20, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 20, 2025 EDT
Créer un entrepôt de données avec BigQuery
Earned oct. 30, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned sept. 16, 2024 EDT
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned sept. 13, 2024 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé
Earned sept. 2, 2024 EDT
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned août 2, 2024 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned juil. 31, 2024 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned juil. 26, 2024 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned juil. 24, 2024 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned juil. 23, 2024 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juil. 21, 2024 EDT
Introduction à Gemini pour Google Workspace
Earned juil. 14, 2024 EDT
Sécurité dans Google Workspace
Earned juil. 14, 2024 EDT
Services principaux de Google Workspace
Earned juil. 13, 2024 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned juil. 12, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned juil. 10, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud
Earned juil. 4, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud
Earned juil. 3, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing
Earned juin 27, 2024 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned sept. 28, 2023 EDT
Moderniser l'infrastructure et les applications avec Google Cloud
Earned juil. 28, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned juil. 7, 2023 EDT
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned juin 16, 2023 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
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