Mise à jour en mai 2025.Ce cours intègre désormais Coursera Coach ! Une façon plus intelligente d'apprendre avec des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question vos hypothèses et à approfondir votre compréhension au fur et à mesure que vous progressez dans le cours.Déverrouillez la puissance de Google Cloud's Vertex IA et faites passer vos projets d'apprentissage automatique au niveau supérieur grâce à ce cours pratique et concret. Vous explorerez comment intégrer et appliquer les Grands modèles de langage (LLM) et l'API Text-Embeddings aux données du monde réel, permettant des applications de recherche, de classification et de résumé plus intelligentes. A la fin de ce cours, vous aurez acquis une connaissance pratique des embeddings, de la similarité vectorielle et des systèmes de Génération Augmentée de Récupération (RAG). Le cours commence par la configuration de l'environnement et une introduction aux coûts de l'API, puis vous accompagne dans le déploiement et le test des embeddings de texte avec Vertex IA. Vous effectuerez des tâches pratiques telles que la génération d'embeddings de phrases et leur intégration dans vos projets à l'aide d'outils de similarité de cosinus et de visualisation. Une plongée en profondeur dans l'API d'intégration de texte de Vertex IA révèle son potentiel grâce aux concepts d'intégration multimodale, à la recherche sémantique et aux cas d'utilisation pratiques. Dans les modules suivants, vous passerez de la théorie à des applications puissantes : construction de générateurs de texte avec le modèle Bison, extraction d'informations structurées à partir de textes non structurés et contrôle de la sortie via des paramètres de température et d'échantillonnage. Vous développerez également des solutions de bout en bout, comme le clustering des données StackOverflow et la mise en œuvre de stratégies de recherche ANN en utilisant HNSW par rapport à la similarité cosinus. Ce cours est conçu pour les scientifiques de données, les ingénieurs en apprentissage automatique, les développeurs de logiciels et les praticiens du cloud qui sont intéressés par la construction d'applications intelligentes à l'aide de GenAI. Les apprenants idéaux devraient avoir une compréhension fondamentale de la programmation Python, une connaissance de base de l'apprentissage automatique et une expérience des API REST. Il est recommandé de se familiariser avec les services et les outils de Google Cloud Platform pour tirer pleinement parti de ce cours de niveau intermédiaire.



Exploitation des LLM et de l'API Text-Embeddings avec Google Vertex IA

Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Intégrez Google Cloud à Vertex IA pour un déploiement et une utilisation transparents des modèles d'IA.
Explorer les embeddings et leur rôle dans l'amélioration de l'IA générative et des LLMs
Apprenez des techniques pratiques pour la génération, la classification et l'extraction de textes.
Construire un système de Génération augmentée de récupération (RAG) évolutif en utilisant des ensembles de données du monde réel.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prompt engineering
- Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : API dans le nuage
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Visualisation interactive des données
Détails à connaître

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6 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 6 modules dans ce cours
Dans ce module, nous vous présenterons le cours, en soulignant sa structure et ses prérequis. Vous comprendrez clairement ce que le cours couvrira et comment le contenu est organisé.
Inclus
2 vidéos1 lecture
Dans ce module, nous vous guiderons dans la mise en place de l'environnement de développement nécessaire, la configuration de Google Cloud et la compréhension des coûts de l'API. Vous vous livrerez également à un exercice pratique pour tester les embeddings de phrases avec Vertex IA.
Inclus
3 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous allons nous plonger dans Vertex IA et son API d'intégration de texte, en explorant à la fois les concepts fondamentaux et avancés. Le module comprend des exercices pratiques pour vous aider à mieux comprendre les embeddings, leurs dimensions et les applications du monde réel dans l'IA générative.
Inclus
10 vidéos1 devoir1 plugin
Dans ce module, nous nous concentrerons sur les techniques de génération de texte au sein de Vertex IA, y compris le travail avec le modèle Bison. Vous appliquerez des méthodes pratiques de classification de texte, d'extraction d'informations et d'affinage de la production de texte par le biais de diverses techniques d'échantillonnage.
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6 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous appliquerons ce que vous avez appris à des cas d'utilisation réels en construisant un système RAG et en visualisant des clusters dans les données de StackOverflow. Vous explorerez également les techniques de mise à l'échelle des embeddings par la recherche approximative du plus proche voisin.
Inclus
3 vidéos1 devoir
Dans ce dernier module, nous résumerons le contenu du cours et suggérerons les prochaines étapes potentielles pour poursuivre votre parcours d'apprentissage de l'IA et de l'apprentissage automatique.
Inclus
1 vidéo2 devoirs
Instructeur

Offert par
En savoir plus sur Apprentissage automatique
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Statut : Essai gratuit
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