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Plan du cours
Fondamentaux de l'IA générative sur Google Cloud
- Qu'est-ce que l'IA générative et où elle s'inscrit dans les applications métier.
- Cas d'utilisation courants pour la génération de texte, les chats, la résumption et l'assistance à la recherche.
- Aperçu des services d'IA générative de Google Cloud et du rôle de Vertex AI.
- Concepts clés tels que les modèles, les prompts, le contexte et les flux de travail des applications.
Travailler avec les modèles Vertex AI
- Naviguer dans l'environnement Google Cloud pour les projets d'IA générative.
- Accéder aux modèles de base dans Vertex AI et les tester.
- Comparer les capacités des modèles pour différents scénarios commerciaux.
- Exécuter de simples expériences et examiner les réponses des modèles.
Conception des prompts et qualité des résultats
- Rédiger des prompts clairs avec instructions, contexte et exemples.
- Améliorer les résultats en termes d'exactitude, de format, de ton et de cohérence.
- Gérer les problèmes courants de prompts tels que les réponses vagues et les hallucinations.
- Pratiquer le raffinement itératif des prompts pour les tâches professionnelles.
Construction d'une application d'IA générative simple
- Concevoir un flux d'application de base pour un cas d'utilisation de chat, de résumption ou de génération de contenu.
- Connecter les prompts, les entrées utilisateur et les réponses des modèles dans un flux de travail simple.
- Tester le comportement de l'application dans un laboratoire pratique.
- Examiner les considérations pratiques de mise en œuvre pour les projets réels.
Ancrage, évaluation et utilisation responsable
- Pourquoi l'ancrage et le contexte d'entreprise améliorent la qualité des réponses.
- Concepts introductifs de la génération augmentée par récupération pour les applications basées sur des connaissances.
- Méthodes d'évaluation de base pour les prompts et les résultats.
- Sécurité, confidentialité des données, contrôle d'accès et considérations relatives à l'IA responsable sur Google Cloud.
Du prototype aux prochaines étapes
- Passer d'une preuve de concept à une solution métier plus fiable.
- Surveiller l'utilisation, examiner les résultats et améliorer les prompts au fil du temps.
- Identifier les prochaines étapes réalistes pour l'adoption au sein d'une équipe ou d'une organisation.
- Clôture du cours et recommandations pour une apprentissage supplémentaire.
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de l'informatique en nuage et des flux de travail des applications métier courantes.
- Certaines expériences avec la console Google Cloud ou une plate-forme de nuage similaire.
- Expérience de base en programmation ou en script.
Public cible
- Développeurs et professionnels techniques créant des applications activées par l'IA.
- Ingénieurs cloud et architectes de solutions travaillant sur des projets Google Cloud.
- Équipes produit et gestionnaires techniques explorant des cas d'utilisation pratiques de l'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.
Formation - Prompt Engineering for ChatGPT
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