Introduction à la génération d'images
Earned sept. 6, 2023 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned sept. 6, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned sept. 6, 2023 EDT
Generative AI Explorer
Earned sept. 5, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned sept. 4, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned août 24, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Français
Earned août 24, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Français
Earned août 24, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned août 24, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Français
Earned août 21, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 21, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 21, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned août 9, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned juil. 22, 2023 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned juil. 3, 2023 EDT
Document AI
Earned juin 26, 2023 EDT
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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Combinez l'expertise de Google dans les domaines de la recherche et de l'IA grâce à Gemini Enterprise. Cet outil puissant est conçu pour aider les collaborateurs à trouver des informations précises dans des documents stockés, des e-mails, des conversations, des systèmes de suivi des demandes et d'autres sources de données, le tout grâce à une simple barre de recherche. L'assistant Gemini Enterprise peut également les aider à trouver des idées, faire des recherches, résumer des documents et exécuter des tâches comme inviter des collègues à un événement d'agenda pour faciliter la collaboration et l'exploitation des connaissances.
(Veuillez noter que Gemini Enterprise s'appelait auparavant Google Agentspace ; il se peut donc que ce cours contienne des références à l'ancien nom du produit.)
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In this skill badge, you will demonstrate your ability to deploy Google Agentspace and set up data stores and actions. To learn these skills, we encourage you to take the course Accelerate Knowledge Exchange with Agentspace.
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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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This course explores the different products and capabilities of Gemini Enterprise for Customer Experience, including CX Agent Studio, Agent Assist and CX Insights. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Vertex AI 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 Vertex AI. 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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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used)
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.
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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.
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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
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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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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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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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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 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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Welcome Gamers! Create and test a prompt, create a conversation, and explore the prompt gallery, all while having fun! Explore Generative AI Studio in Vertex AI. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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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 invites. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer vos propres applications d'IA générative.
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Ce cours présente Generative AI Studio. Ce produit disponible sur Vertex AI vous aide à prototyper et à personnaliser des modèles d'IA générative afin de pouvoir exploiter leurs capacités dans vos applications. Vous allez découvrir ce qu'est Generative AI Studio, quelles sont ses fonctionnalités et options, et comment l'utiliser à travers des démonstrations. À la fin du cours, vous pourrez suivre un atelier afin de mettre en pratique ce que vous avez appris et répondre à un quiz pour tester vos connaissances.
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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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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 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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Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la plate-forme Vertex AI et comment pouvez-vous l'utiliser pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning AutoML sans écrire une seule ligne de code ? Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ?
Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, …
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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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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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This course provides partners the skills required to scope, design and deploy Document AI solutions for enterprise customers utilizing use-cases from both the procurement and lending arenas.
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned juil. 16, 2025 EDT
Accélérer l'échange de connaissances avec Gemini Enterprise
Earned fév. 28, 2025 EST
Deploy Google Agentspace
Earned fév. 28, 2025 EST
Recherche vectorielle et embeddings
Earned oct. 28, 2024 EDT
Introduction to Gemini Enterprise for Customer Experience
Earned oct. 24, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Vertex AI
Earned sept. 13, 2024 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned juin 28, 2024 EDT
Search with AI Applications
Earned juin 7, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned avr. 20, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned avr. 20, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned jan. 21, 2024 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned jan. 17, 2024 EST
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned jan. 15, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - Français
Earned sept. 14, 2023 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned sept. 6, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned sept. 6, 2023 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned sept. 6, 2023 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned sept. 6, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned sept. 6, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned sept. 6, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned sept. 6, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned sept. 6, 2023 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned sept. 6, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned sept. 6, 2023 EDT
Generative AI Explorer
Earned sept. 5, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned sept. 4, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned août 24, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Français
Earned août 24, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Français
Earned août 24, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned août 24, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Français
Earned août 21, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 21, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 21, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned août 9, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned juil. 22, 2023 EDT
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned juil. 3, 2023 EDT
Document AI
Earned juin 26, 2023 EDT