Introduction à l'IA et au Machine Learning sur Google Cloud
- Référence GO9095
- Durée 1 Jour
Modalité pédagogique
Classe inter en présentiel Prix
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Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
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Classe inter à distance
Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.
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Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
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Intra-entreprise
Cette formation est délivrable en groupe privé, et adaptable selon les besoins de l’entreprise. Nous consulter.
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Résumé
Haut de pageCe cours présente les offres d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) sur Google Cloud qui permettent de créer des projets d'IA prédictive et générative.
Il explore les technologies, les produits et les outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, englobant les fondements de l'IA, le développement et les solutions.
Il vise à aider les scientifiques des données, les développeurs d'IA et les ingénieurs ML à améliorer leurs compétences et leurs connaissances grâce à des expériences d'apprentissage engageantes et des exercices pratiques.
Mis à jour 10/02/2026
Prochaines dates
Haut de pagePublic
Haut de page- Développeurs IA professionnels, Data Scientists et ingénieurs ML souhaitant créer des projets d'IA prédictive et générative sur Google Cloud
Objectifs de la formation
Haut de pageA l'issue de la formation, les participants seront capables de :
- Reconnaître les technologies et les outils de la donnée à l'IA fournis par Google Cloud.
- Créer des projets d'IA générative en utilisant Gemini multimodal, des invites efficaces et l'ajustement de modèles.
- Explorer diverses options pour développer un projet d'IA sur Google Cloud.
- Créer un modèle de ML de bout en bout en utilisant Vertex AI.
Programme détaillé
Haut de pageFondamentaux de l'IA
- Reconnaître le cadre IA/ML sur Google Cloud.
- Identifier les principaux composants de l'infrastructure Google Cloud.
- Définir les produits de données et de ML sur Google Cloud et comment ils soutiennent le cycle de vie de la donnée à l'IA.
- Construire un modèle de ML avec BigQueryML pour amener les données à l'IA.
Options de développement de l'IA
- Définir différentes options pour construire un modèle de ML sur Google Cloud.
- Reconnaître les principales caractéristiques et les situations applicables des API pré-entraînées, d'AutoML et de l'entraînement personnalisé.
- Utiliser l'API Natural Language pour analyser du texte
Flux de travail (Workflow) de développement de l'IA
- Définir le flux de travail de la construction d'un modèle de ML.
- Décrire le MLOps et l'automatisation du flux de travail sur Google Cloud.
- Construire un modèle de ML de bout en bout en utilisant AutoML sur Vertex AI
IA générative
- Définir l'IA générative et les modèles de fondation.
- Utiliser Gemini multimodal avec Vertex AI Studio.
- Concevoir des invites efficaces et ajuster des modèles avec différentes méthodes.
- Reconnaître les solutions d'IA et les fonctionnalités d'IA générative intégrées
Résumé et synthèse du cours
Pré-requis
Haut de page- Connaissances de base des concepts du machine learning
- Expérience préalable avec des langages de programmation tels que SQL et Python
Certification
Haut de pageEt après
Haut de page- Machine Learning sur Google Cloud (GO9083)
Bon à savoir
Haut de page- Un support de cours officiel sera fourni aux participants.
