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.