Transformer Models and BERT Model - Français
Earned oct. 8, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Français
Earned oct. 8, 2023 EDT
Attention Mechanism - Français
Earned oct. 8, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned sept. 13, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned août 27, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Français
Earned août 27, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Français
Earned août 27, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned août 26, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Français
Earned août 26, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Français
Earned août 26, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Français
Earned août 25, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Français
Earned mai 20, 2023 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
Earned mai 17, 2023 EDT
Scaling with Google Cloud Operations - Français
Earned mai 7, 2023 EDT
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud - Français
Earned mai 5, 2023 EDT
Exploring Data Transformation with Google Cloud - Français
Earned mai 5, 2023 EDT
Digital Transformation with Google Cloud - Français
Earned mai 4, 2023 EDT
Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning.
Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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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 Search on Vertex AI Agent Builder)
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 Vertex AI Agent Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
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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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Complete the intermediate Develop GenAI Apps with Gemini and Streamlit skill badge to demonstrate skills in the following: text generation, applying function calls with the Python SDK and the Gemini API, and deploying a Streamlit application with Cloud Run. You will explore different ways to prompt Gemini for text generation, use Cloud Shell to test and iterate on a Streamlit application, and then package it as a Docker container deployed in Cloud Run. 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 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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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 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 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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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 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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The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs for partners on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint.
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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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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 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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Le cours "Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure" 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 helps you structure your preparation for the Associate Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.
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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 with 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 "Modernize Infrastructure and Applications with 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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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. "Exploring Data Transformation with 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.
Gemini for Data Scientists and Analysts - Français
Earned juin 17, 2024 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned juin 16, 2024 EDT
Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search
Earned mai 29, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned mai 25, 2024 EDT
Develop GenAI Apps with Gemini and Streamlit
Earned mai 3, 2024 EDT
Vector Search and Embeddings - Français
Earned avr. 1, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned oct. 14, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned oct. 14, 2023 EDT
Introduction to Vertex AI Studio - Français
Earned oct. 8, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - Français
Earned oct. 8, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - Français
Earned oct. 8, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Français
Earned oct. 8, 2023 EDT
Attention Mechanism - Français
Earned oct. 8, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned sept. 13, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned août 27, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Français
Earned août 27, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Français
Earned août 27, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned août 26, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Français
Earned août 26, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Français
Earned août 26, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Français
Earned août 25, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Français
Earned mai 20, 2023 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
Earned mai 17, 2023 EDT
Scaling with Google Cloud Operations - Français
Earned mai 7, 2023 EDT
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud - Français
Earned mai 5, 2023 EDT
Exploring Data Transformation with Google Cloud - Français
Earned mai 5, 2023 EDT
Digital Transformation with Google Cloud - Français
Earned mai 4, 2023 EDT