Formation Vertex AI en entreprise : MLOps, supervision et conformité

Cette formation animée par un formateur en France couvre l'ajustement fin avancé et la gestion des prompts dans Vertex AI, aidant les praticiens de niveau intermédiaire à avancé à optimiser les modèles Gemini, à mettre en œuvre des flux de travail d'évaluation rigoureux et à déployer des solutions d'IA générative fiables pour des environnements d'entreprise réels.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs, scientifiques des données et professionnels techniques de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Vertex AI pour créer et déployer des modèles d'IA personnalisés.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fonctionnalités et les caractéristiques de Google Vertex AI.
• Configurer l'environnement Google Vertex AI.
• Développer et former des modèles d'IA personnalisés avec Vertex AI.
• Déployer et gérer des modèles IA sur Google Cloud Platform.
• Utiliser les outils de Vertex AI pour surveiller et optimiser les performances des modèles.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le développement et le déploiement de modèles d'IA.

Cette formation en direct, dispensée par un instructeur en France (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs, ingénieurs cloud et équipes produits techniques de niveau débutant, intermédiaire ou avancé souhaitant utiliser les outils d'IA générative de Google Cloud pour construire et évaluer des applications d'IA concrètes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de : comprendre les services d'IA générative de Google Cloud, créer des invites et des flux de travail, développer des applications simples avec Vertex AI, et appliquer les principes d'une IA responsable.

Maîtrisez la création de médias génératifs avec les modèles Vertex AI tels qu'Imagen et Veo. Cette formation animée par un formateur dans France couvre des ateliers pratiques pour générer des images, des vidéos et de l'audio, aidant les professionnels à construire des flux de travail prêts pour la production destinés aux campagnes marketing créatives et d'entreprise.

Cette formation en direct animée par un instructeur dans France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et professionnels techniques de niveaux débutant, intermédiaire et avancé souhaitant utiliser Google Cloud pour créer des agents IA capables d'automatiser des tâches, d'utiliser des outils et de travailler avec des données métier.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de : expliquer les concepts des agents IA, construire des agents avec Vertex AI, connecter les agents à des outils et des données externes, et déployer des agents pour des cas d'usage métier.

Cette formation en direct dans France aide les praticiens à concevoir, développer et optimiser des flux de travail de LLM multimodaux dans Vertex AI. Elle couvre les modèles Gemini, le raisonnement à contexte long et les pipelines intégrant des données textuelles, audio et d'images. Des ateliers pratiques garantissent une préparation pratique et réelle.

Cette formation en direct sur Vertex AI à France couvre les fondamentaux du machine learning, du NLP et du déploiement de modèles sur Google Cloud. Les participants acquerront une expérience pratique dans la configuration des environnements, l'entraînement et le suivi des modèles, développant ainsi des compétences concrètes pour des flux de travail ML réels.

Cette formation en direct, animée par un formateur, porte sur France et aborde la conception d'agents fiables à l'aide de Vertex AI Agent Builder et de RAG. Apprenez à implémenter des pipelines, à intégrer en toute sécurité les données d'entreprise et à évaluer le comportement des agents. Idéale pour les praticiens de niveau intermédiaire qui développent des solutions intelligentes.

Cette formation animée par un instructeur dans France permet aux développeurs d'intégrer les modèles Gemini dans des applications mobiles et web à l'aide de Firebase et des SDK. Elle couvre la configuration de l'environnement, le traitement des entrées multimodales et le déploiement de fonctionnalités alimentées par l'IA dans les environnements de production, en suivant les bonnes pratiques.