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Plan du cours

Fondamentaux de l'IA générative sur Google Cloud

  • Définition de l'IA générative et son intégration dans les applications métier.
  • Cas d'usage courants pour la génération de texte, le chat, la synthèse et l'assistance à la recherche.
  • Vue d'ensemble des services d'IA générative Google Cloud et du rôle de Vertex AI.
  • Concepts clés : modèles, prompts, contexte et workflows d'application.

Travail avec les modèles Vertex AI

  • Navigation dans l'environnement Google Cloud pour les projets d'IA générative.
  • Accès et test des modèles de base dans Vertex AI.
  • Comparaison des capacités des modèles pour différents scénarios métier.
  • Exécution d'expériences simples et analyse des réponses des modèles.

Ingénierie des prompts et qualité des sorties

  • Rédaction de prompts clairs incluant instructions, contexte et exemples.
  • Amélioration des sorties pour garantir précision, format, ton et cohérence.
  • Gestion des problèmes courants de prompts tels que les réponses vagues et les hallucinations.
  • Pratique du raffinement itératif des prompts pour les tâches métier.

Conception d'une application simple d'IA générative

  • Conception d'un flux d'application basique pour un cas d'usage de chat, de synthèse ou de génération de contenu.
  • Connexion des prompts, de l'entrée utilisateur et des réponses du modèle au sein d'un workflow simple.
  • Test du comportement de l'application lors d'un laboratoire pratique.
  • Analyse des considérations pratiques d'implémentation pour des projets réels.

Ancrage, évaluation et usage responsable

  • Importance de l'ancrage et du contexte entreprise pour améliorer la qualité des réponses.
  • Introduction aux concepts de la génération augmentée par la récupération (RAG) pour les applications basées sur les connaissances.
  • Méthodes d'évaluation basiques des prompts et des sorties.
  • Sécurité, confidentialité des données, contrôle d'accès et considérations relatives à l'IA responsable sur Google Cloud.

Du prototype aux prochaines étapes

  • Passage d'une preuve de concept à une solution métier plus fiable.
  • Surveillance de l'utilisation, revue des résultats et amélioration continue des prompts.
  • Identification des prochaines étapes réalistes pour l'adoption au sein d'une équipe ou d'une organisation.
  • Conclusion du cours et recommandations pour un apprentissage complémentaire.

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts informatiques dans le cloud et des workflows d'applications métier courants.
  • Expérience préalable de l'utilisation de la console Google Cloud ou d'une plateforme cloud similaire.
  • Expérience de base en programmation ou en scripting.

Public cible

  • Développeurs et professionnels techniques créant des applications intégrant l'IA.
  • Ingénieurs cloud et architectes de solutions travaillant sur des projets Google Cloud.
  • Équipes produits et responsables techniques explorant des cas d'usage pragmatiques d'IA générative.
 7 Heures

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