Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey
Earned déc. 13, 2024 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned nov. 19, 2024 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Français
Earned nov. 19, 2024 EST
Professional Machine Learning Engineer Study Guide
Earned nov. 19, 2024 EST
Gemini in Google Meet - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Gemini in Gmail - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Introduction to Gemini for Google Workspace - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - Français
Earned nov. 12, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Français
Earned nov. 12, 2024 EST
Vector Search and Embeddings - Français
Earned nov. 11, 2024 EST
Introduction to Vertex AI Studio - Français
Earned nov. 11, 2024 EST
Create Image Captioning Models - Français
Earned nov. 11, 2024 EST
Transformer Models and BERT Model - Français
Earned nov. 11, 2024 EST
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG
Earned nov. 8, 2024 EST
Encoder-Decoder Architecture - Français
Earned nov. 8, 2024 EST
Attention Mechanism - Français
Earned nov. 7, 2024 EST
Introduction to Image Generation - Français
Earned nov. 7, 2024 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Français
Earned nov. 7, 2024 EST
Prompt Design in Vertex AI
Earned nov. 7, 2024 EST
Build and Secure Networks in Google Cloud
Earned nov. 7, 2024 EST
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned nov. 7, 2024 EST
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned nov. 6, 2024 EST
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned nov. 6, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned nov. 6, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Earned oct. 29, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Earned oct. 25, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français
Earned oct. 24, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Français
Earned oct. 17, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Français
Earned oct. 17, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Français
Earned oct. 11, 2024 EDT
This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
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Ce cours présente les solutions d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud permettant de développer des projets d'IA prédictive et générative. Il décrit les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, en englobant les éléments de base, le développement et les solutions d'IA. Son but est d'aider les data scientists, les développeurs d'IA et les ingénieurs en ML à améliorer leurs compétences et connaissances par le biais d'expériences d'apprentissage captivantes et d'exercices pratiques.
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This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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Gemini pour Google Workspace est un module complémentaire qui permet aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités d'IA générative. Ce cours explore les fonctionnalités de Gemini dans Google Meet. Au moyen de vidéos pédagogiques, d'activités pratiques et d'exemples concrets, vous allez découvrir les fonctionnalités de Gemini dans Google Meet. Vous allez apprendre à utiliser Gemini pour générer des images d'arrière-plan, améliorer la qualité de la vidéo et traduire des sous-titres. À la fin de ce cours, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour utiliser Gemini en toute confiance dans Google Meet afin d'optimiser l'efficacité de vos visioconférences.
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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 petit cours, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Gmail.
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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 présente le concept d'IA responsable et les principes associés. Il met en avant des techniques permettant d'identifier des données équitables ou biaisées, et de limiter les biais lors de l'utilisation de l'IA/du ML. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place de bonnes pratiques d'IA responsable à l'aide des produits Google Cloud et des outils Open Source.
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Ce cours présente des points importants au sujet de la confidentialité et de la sécurité de l'IA. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place des pratiques recommandées de confidentialité et de sécurité de l'IA à l'aide de produits Google Cloud et d'outils Open Source.
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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 les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
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Ce cours présente Vertex AI Vector Search et décrit comment l'utiliser afin de créer une application de recherche avec des API LLM pour les représentations vectorielles continues. Il comprend des leçons conceptuelles sur la recherche vectorielle et l'embedding textuel (ou "plongement textuel"), des démonstrations pratiques de création d'une recherche vectorielle sur Vertex AI, ainsi qu'un atelier pratique.
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Ce cours présente Vertex AI Studio, un outil permettant de prototyper et de personnaliser des modèles d'IA générative. Au moyen de cours immersifs, de démonstrations attrayantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le workflow d'IA générative et apprendre à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de ces modèles 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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Complete the intermediate Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG skill badge to demonstrate skills in the following: using multimodal prompts to extract information from text and visual data, generating a video description, and retrieving extra information beyond the video using multimodality with Gemini; building metadata of documents containing text and images, getting all relevant text chunks, and printing citations by using Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) with Gemini. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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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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Complete the introductory Prompt Design in Vertex AI skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Vertex AI. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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La mise en réseau est l’un des principaux thèmes du cloud computing : c’est la structure sous-jacente de GCP et ce qui permet la connexion entre vos ressources et services. Cette quête de niveau intermédiaire traite des services de réseau essentiels à GCP et vous familiarisera avec des outils spécialisés permettant de développer des réseaux matures. De la découverte des tenants et aboutissants des VPC à la création d'équilibreurs de charge professionnels, la mise en réseau dans Google Cloud vous apportera l'expérience pratique nécessaire pour développer des réseaux robustes.
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Complete the introductory Prepare Data for ML APIs on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: cleaning data with Dataprep by Trifacta, running data pipelines in Dataflow, creating clusters and running Apache Spark jobs in Dataproc, and calling ML APIs including the Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, and Video Intelligence API. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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Si vous êtes un développeur cloud débutant et que vous souhaitez vous faire la main au-delà de "Getting Started - Create and Manage Cloud Resources", cette quête est faite pour vous. Elle vous permettra d'acquérir de l'expérience pratique grâce aux ateliers qui traitent en profondeur de Cloud Storage et d'autres services applicatifs clés tels que Stackdriver et Cloud Functions. En participant à cette quête, vous développerez des compétences précieuses que vous pourrez utiliser dans tous vos projets Google Cloud. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de chaque atelier.
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Complete the introductory Implement Load Balancing on Compute Engine skill badge to demonstrate skills in the following: writing gcloud commands and using Cloud Shell, creating and deploying virtual machines in Compute Engine, and configuring network and HTTP load balancers. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud -…
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud -…
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Le cours Google Cloud Computing Foundations est destiné aux personnes qui ont peu
de connaissances ou d’expérience en cloud computing, voire pas du tout. Il présente
de façon détaillée différents concepts (principes de base du cloud, big data et machine learning)
et explique dans quels cas utiliser Google Cloud et pourquoi.
Au terme de ce cours, les participants sauront expliquer les concepts associés au cloud computing, au big data
et au machine learning, et ils auront acquis certaines compétences pratiques.
Ce cours fait partie d'une série de cours intitulée Google Cloud Computing Foundations.
Les cours doivent être suivis dans l'ordre suivant :
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud…
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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.
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey
Earned déc. 13, 2024 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned nov. 19, 2024 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Français
Earned nov. 19, 2024 EST
Professional Machine Learning Engineer Study Guide
Earned nov. 19, 2024 EST
Gemini in Google Meet - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Gemini in Gmail - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Introduction to Gemini for Google Workspace - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Français
Earned nov. 13, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - Français
Earned nov. 12, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Français
Earned nov. 12, 2024 EST
Vector Search and Embeddings - Français
Earned nov. 11, 2024 EST
Introduction to Vertex AI Studio - Français
Earned nov. 11, 2024 EST
Create Image Captioning Models - Français
Earned nov. 11, 2024 EST
Transformer Models and BERT Model - Français
Earned nov. 11, 2024 EST
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG
Earned nov. 8, 2024 EST
Encoder-Decoder Architecture - Français
Earned nov. 8, 2024 EST
Attention Mechanism - Français
Earned nov. 7, 2024 EST
Introduction to Image Generation - Français
Earned nov. 7, 2024 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Français
Earned nov. 7, 2024 EST
Prompt Design in Vertex AI
Earned nov. 7, 2024 EST
Build and Secure Networks in Google Cloud
Earned nov. 7, 2024 EST
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned nov. 7, 2024 EST
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned nov. 6, 2024 EST
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned nov. 6, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned nov. 6, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Earned oct. 29, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Earned oct. 25, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Français
Earned oct. 24, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Français
Earned oct. 17, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Français
Earned oct. 17, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Français
Earned oct. 11, 2024 EDT