Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Earned oct. 25, 2025 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned oct. 21, 2025 EDT
Configurer un réseau Google Cloud
Earned oct. 8, 2025 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned oct. 8, 2025 EDT
Observabilité dans Google Cloud
Earned oct. 7, 2025 EDT
Développer des applications avec Cloud Run sur Google Cloud : concepts fondamentaux
Earned oct. 5, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned sept. 29, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned sept. 2, 2025 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned août 26, 2025 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned août 25, 2025 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned août 25, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned août 21, 2025 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned août 21, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned août 21, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 21, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 21, 2025 EDT
Mécanisme d'attention
Earned août 21, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 21, 2025 EDT
Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned mars 8, 2025 EST
Gemini pour les architectes cloud
Earned mars 8, 2025 EST
Se préparer à devenir Professional Cloud Architect
Earned nov. 21, 2022 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned nov. 14, 2022 EST
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned nov. 7, 2022 EST
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned sept. 26, 2022 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned sept. 4, 2022 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned août 23, 2022 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned août 21, 2022 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned août 14, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned août 10, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned août 7, 2022 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned juil. 31, 2022 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
Earned juil. 10, 2022 EDT
Obtenez un badge de compétence en effectuant le cours Déployer et gérer Apigee X dans laquelle vous découvrirez l'architecture Apigee X. Vous y apprendrez également à provisionner une organisation Apigee X dans un projet Google Cloud, à gérer Apigee X à l'aide de l'API et de l'interface utilisateur Apigee, et à utiliser de Cloud Armor et les règles Apigee de protection contre les menaces pour protéger vos API.
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Terminez le cours Architecture cloud : concevoir, implémenter et gérer pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le déploiement d'un site Web accessible publiquement à l'aide de serveurs Web Apache, la configuration d'une VM Compute Engine à l'aide de scripts de démarrage, la configuration d'une session RDP sécurisée à l'aide de règles de pare-feu et d'un hôte bastion Windows, la création d'une image Docker, son déploiement dans un cluster Kubernetes et sa mise à jour, et la création d'une instance Cloud SQL et l'importation d'une base de données MySQL. Le cours lié à ce badge de compétence est une excellente ressource pour comprendre les sujets qui seront abordés dans l'examen de certification Google Cloud Certified Professional Cloud Architect.
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Terminez le cours intermédiaire Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de clusters mutualisés, la surveillance de l'utilisation des ressources par espace de noms, la configuration de l'autoscaling des pods et des clusters pour accroître l'efficacité, la configuration de l'équilibrage de charge pour distribuer les ressources de façon optimale et l'implémentation des vérifications d'activité et d'aptitude pour garantir l'intégrité ainsi que la rentabilité des applications.
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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.
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Suivez le cours Configurer un réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Vous allez apprendre à effectuer des tâches élémentaires de gestion de réseaux sur Google Cloud Platform : créer un réseau personnalisé, ajouter des règles de pare-feu de sous-réseau, puis créer des VM et tester la latence lorsqu'elles communiquent entre elles.
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Bienvenue dans la seconde partie du cours "Observabilité dans Google Cloud". Ce cours présente les outils de gestion des performances des applications, y compris Error Reporting, Cloud Trace et Cloud Profiler.
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Ce cours présente la plate-forme sans serveur Cloud Run qui permet d'exécuter des applications.
Il aborde les principes de base de Cloud Run, son modèle de ressources et le cycle de vie des conteneurs.
Vous découvrirez les identités de service, comment contrôler l'accès aux services, et comment développer et tester votre application en local avant de la déployer sur Cloud Run.
Vous apprendrez également à intégrer d'autres services Google Cloud afin de créer des applications complètes.
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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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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 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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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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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 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 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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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, vous aide à utiliser les produits et services Google pour développer, tester et gérer des applications. Avec l'assistance de Gemini, vous apprendrez à développer une application Web, à corriger les erreurs de l'application, à créer des tests et à interroger des données. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le cycle de vie du développement logiciel (SDLC, software development lifecycle).
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les administrateurs à provisionner l'infrastructure. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer l'infrastructure, de déployer les clusters GKE et de mettre à jour l'infrastructure existante. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de déploiement GKE.
Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération.
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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification qui permet de devenir Professional Cloud Architect. Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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Terminez le cours intermédiaire Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les principes d'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, le provisionnement et la gestion des ressources Google Cloud avec des configurations Terraform, la gestion efficace des états (local et distant) et la modularisation du code Terraform à des fins de réutilisabilité et d'organisation.
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Ce cours permet aux participants d'apprendre à créer des solutions hautement fiables et efficaces sur Google Cloud en s'appuyant sur des modèles de conception éprouvés. Il s'inscrit dans la continuité des cours "Concevoir une architecture avec Google Compute Engine" et "Concevoir une architecture avec Google Kubernetes Engine" et demande une expérience pratique des technologies abordées dans chaque cours. À travers un ensemble de présentations, d'activités de conception et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à définir des exigences techniques et commerciales, et à trouver un équilibre entre elles pour concevoir des déploiements Google Cloud hautement fiables et disponibles, sécurisés et économes.
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Ce cours présente aux participants des techniques pour surveiller et améliorer les performances de l'infrastructure et des applications dans Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations, d'ateliers pratiques et d'études de cas concrets, les participants se familiariseront avec la surveillance full stack, la gestion et l'analyse des journaux en temps réel, le débogage de code en production, le traçage des goulots d'étranglement affectant les performances des applications, et le profilage de l'utilisation du processeur et de la mémoire.
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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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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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Bienvenue dans le cours "Premiers pas avec Google Kubernetes Engine". Si vous vous intéressez à Kubernetes, une couche logicielle située entre vos applications et votre infrastructure matérielle, vous êtes au bon endroit. Google Kubernetes Engine vous permet d'accéder à Kubernetes en tant que service géré sur Google Cloud.
L'objectif de ce cours est de vous présenter les principes de base de Google Kubernetes Engine (GKE), et de vous apprendre à conteneuriser et exécuter des applications dans Google Cloud. Le cours commence par une introduction aux principes de base de Google Cloud, puis se poursuit par une présentation des conteneurs et de Kubernetes, de l'architecture de Kubernetes et des opérations Kubernetes.
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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants l'infrastructure complète et flexible de Google Cloud Platform ainsi que les services de plate-forme fournis, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de vidéos de présentation, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que les réseaux, les systèmes et les services applicatifs. Ce cours aborde également le déploiement de solutions pratiques, telles que les clés de chiffrement fournies par le client, la gestion de la sécurité et des accès, les quotas et la facturation, ainsi que la surveillance des ressources.
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Ce cours accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.
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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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This course enables system integrators and partners to understand the principles of automated migrations, plan legacy system migrations to Google Cloud leveraging G4 Platform, and execute a trial code conversion.
Déployer et gérer Apigee X
Earned nov. 2, 2025 EST
Architecture cloud : concevoir, implémenter et gérer
Earned oct. 30, 2025 EDT
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Earned oct. 25, 2025 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned oct. 21, 2025 EDT
Configurer un réseau Google Cloud
Earned oct. 8, 2025 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned oct. 8, 2025 EDT
Observabilité dans Google Cloud
Earned oct. 7, 2025 EDT
Développer des applications avec Cloud Run sur Google Cloud : concepts fondamentaux
Earned oct. 5, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned sept. 29, 2025 EDT
Introduction à Vertex AI Studio
Earned sept. 2, 2025 EDT
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned août 26, 2025 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned août 25, 2025 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned août 25, 2025 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned août 21, 2025 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned août 21, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned août 21, 2025 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 21, 2025 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 21, 2025 EDT
Mécanisme d'attention
Earned août 21, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 21, 2025 EDT
Gemini pour le SDLC de bout en bout
Earned mars 8, 2025 EST
Gemini pour les architectes cloud
Earned mars 8, 2025 EST
Se préparer à devenir Professional Cloud Architect
Earned nov. 21, 2022 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned nov. 14, 2022 EST
Infrastructure Google Cloud fiable : conception et processus
Earned nov. 7, 2022 EST
Journalisation et surveillance dans Google Cloud
Earned sept. 26, 2022 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned sept. 4, 2022 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned août 23, 2022 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned août 21, 2022 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned août 14, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : services principaux
Earned août 10, 2022 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned août 7, 2022 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned juil. 31, 2022 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
Earned juil. 10, 2022 EDT