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Houssem Bouazizi

Date d'abonnement : 2024

Ligue d'Or

32625 points
Inspecter des documents enrichis avec Gemini multimodal et le RAG multimodal Earned mars 10, 2025 EDT
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI Earned mars 10, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned nov. 12, 2024 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned nov. 12, 2024 EST
Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud Earned oct. 25, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative Earned oct. 23, 2024 EDT
Mécanisme d'attention Earned sept. 9, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas Earned août 29, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned août 28, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned août 13, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable Earned août 12, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned août 12, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative Earned août 12, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned août 6, 2024 EDT
Systèmes de machine learning de production Earned août 2, 2024 EDT
Ingénierie des caractéristiques Earned juil. 22, 2024 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud Earned juil. 10, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Français Earned juil. 3, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud Earned juin 27, 2024 EDT

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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Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'analyse d'images et de vidéos pour améliorer la création de contenu, et l'application de techniques d'appel de fonction dans l'API Gemini. Découvrez comment exploiter des techniques Gemini avancées et étendre les capacités de vos projets optimisés par l'IA, et explorez le fonctionnement de la génération de contenu multimodal.

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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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Les applications d'IA générative peuvent créer de nouvelles expériences utilisateur qu'il était quasiment impossible d'obtenir avant l'invention des grands modèles de langage (LLM). En tant que développeur d'applications, comment pouvez-vous utiliser l'IA générative pour créer des applications interactives et performantes sur Google Cloud ? Dans ce cours, vous allez découvrir les applications d'IA générative, et comment vous pouvez utiliser la conception de requêtes et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des applications performantes à l'aide de LLM. Vous allez vous familiariser avec une architecture prête pour la production qui peut être utilisée pour les applications d'IA générative, et vous allez créer une application de chat basée sur des LLM et sur le RAG.

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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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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 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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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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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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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.

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Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.

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Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.

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Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.

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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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