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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
Nos clients témoignent (2)
Le style interactif, les exercices
Tamas Tutuntzisz
Formation - Introduction to Prompt Engineering
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Une excellente collection de ressources pour un usage futur, le style de l'enseignant (plein d'humour et de détails pertinents)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
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