Ce cours présente l'essentiel de Gemini IA et Vertex IA, mélangeant des aperçus architecturaux avec le codage pratique, le développement multimodal et la création d'agents intelligents. Conçu pour vous donner à la fois des bases théoriques et une expérience pratique, il explore comment les systèmes d'IA les plus avancés de Google transforment le développement de logiciels, l'analyse de données et les applications du monde réel. Grâce à des leçons et des démonstrations guidées, vous apprendrez à travailler avec l'architecture multimodale de Gemini, à exploiter les API pour le texte et la vision, à construire des applications plus intelligentes avec la génération de code pilotée par l'IA, et à concevoir des agents intelligents sur Vertex IA. Vous explorerez également le réglage avancé des modèles, les techniques de mise à la terre et les stratégies de déploiement pour créer des solutions IA fiables et prêtes à la production. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Comprendre l'architecture multimodale, les API et les capacités de base de Gemini - Mettre en œuvre Gemini pour le texte, la vision et les tâches de code, y compris l'appel de fonction et la compréhension des documents.


Gemini et Vertex IA : créer des applications intelligentes
Ce cours fait partie de Spécialisation IA générative pour les ingénieurs logiciels et les développeurs

Instructeur : Edureka
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Expliquer l'architecture multimodale de Gemini et utiliser IA Studio/API pour le texte, la vision et le code.
Utilisez les API Gemini et Google IA Studio pour explorer la génération de code, l'analyse de documents et les capacités multimodales.
Découvrez les fondements de l'IA de Vertex, le réglage des modèles et les stratégies de déploiement sur le plan conceptuel, avec des démonstrations pratiques axées sur Gemini.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Outils de développement de logiciels
- Catégorie : Plates-formes d'informatique en nuage
- Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Prompt engineering
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Personnalisation par l'IA
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : Invitations multimodales
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Google Gemini
- Catégorie : Déploiement des applications
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Agents IA génératifs
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : IA responsable
- Catégorie : Google Cloud Platform
Détails à connaître

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août 2025
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 5 modules dans ce cours
Découvrez l'architecture multimodale de Gemini, les différences entre les modèles Pro et Ultra et la comparaison avec d'autres LLM. Explorez l'évolution de l'IA multimodale, Google IA Studio et la configuration de l'API Gemini pour le texte et la vision. Acquérir des compétences en matière de sorties structurées, d'appels de fonctions, de compréhension de documents, de mise à la terre, d'ancrage contextuel et d'ajustement des modèles.
Inclus
12 vidéos5 lectures3 devoirs2 sujets de discussion
Découvrez les capacités de génération de code de Gemini avec une prise en charge multilingue, les meilleures pratiques et une assistance au codage alimentée par l'IA. Apprenez l'ingénierie de requête dans Google IA Studio pour les tests, l'optimisation et la maîtrise des regex. Explorez le développement multimodal avec la compatibilité OpenAI, le langage naturel vers SQL, l'analyse de documents, les API de streaming en temps réel et les applications de démarrage.
Inclus
17 vidéos3 lectures4 devoirs3 sujets de discussion
Configurez votre environnement Vertex IA, explorez Model Garden et examinez les modèles de base de Google tels que Gemini, Imagen et Veo. Développez des agents intelligents à l'aide du kit de développement d'agents et du moteur d'agents, améliorez-les à l'aide d'outils et appliquez des requêtes spécifiques aux tâches. Exploiter l'IA générative pour la génération de textes, de codes, d'images et de vidéos, et utiliser des outils d'ancrage, de traduction et de rédaction d'invites alimentées par l'IA.
Inclus
10 vidéos6 lectures4 devoirs3 sujets de discussion
Appliquer des techniques de réglage pour optimiser les modèles Gemini, Imagen et de traduction, mettre en œuvre LoRA et QLoRA pour l'efficacité, et migrer de manière transparente de Google IA à Vertex IA en utilisant les bibliothèques OpenAI. Effectuez des évaluations avec le SDK Python, définissez des métriques, analysez les résultats et personnalisez les modèles de jugement pour améliorer la précision. Déployer des modèles IA génératifs avec des stratégies évolutives, optimiser les coûts, la latence et les performances, et améliorer l'efficacité par la mise en cache, l'inférence par lots et la gestion du débit.
Inclus
11 vidéos4 lectures4 devoirs3 sujets de discussion
Ce module est conçu pour évaluer un individu sur les différents concepts et enseignements couverts dans ce cours. Évaluez vos connaissances à l'aide d'un quiz complet et gradué.
Inclus
1 vidéo2 devoirs1 sujet de discussion
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Foire Aux Questions
Une introduction pratique à l'IA générative utilisant Google IA Studio et GCP pour l'IA multimodale et la génération de code.
Développeurs, scientifiques des données et professionnels de la technologie recherchant des démonstrations pratiques de Gemini et des flux de travail pratiques.
Non ; des connaissances de base en Python ou en ML sont utiles mais pas nécessaires.
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.




