Formation Google AI Studio

Leçon 1 • Votre Première Interaction avec AI Studio

Guide les étudiants dans la soumission de leur première invite et l'interprétation de la réponse du modèle. Renforce la confiance pratique avant une exploration plus approfondie des fonctionnalités.

Leçon 2 • Compréhension des Bases de l'IA Générative

Présente les concepts fondamentaux de l'IA générative nécessaires à une utilisation efficace de la plateforme. Ancre la terminologie technique utilisée tout au long du cours.

Leçon 3 • Navigation dans l'Interface du Studio

Couvre le tableau de bord principal, les menus et les panneaux de l'espace de travail. Les étudiants acquièrent l'assurance nécessaire pour se déplacer efficacement entre les zones principales de l'interface.

Leçon 1 • Invite Zero-Shot et Few-Shot

Met en contraste l'invite avec et sans exemples pour guider le comportement du modèle. Les étudiants apprennent quand chaque approche donne de meilleurs résultats.

Leçon 2 • Anatomie d'une Invite Efficace

Décompose les composants structurels qui rendent les invites claires et exploitables. Établit un cadre reproductible pour la construction d'invites.

Leçon 3 • Invite par Chaîne de Pensée

Enseigne les invites de raisonnement étape par étape qui améliorent la précision du modèle sur les tâches complexes. Relie les techniques de raisonnement à des scénarios réels de résolution de problèmes.

Leçon 4 • Modèles d'Invite et Réutilisabilité

Présente des modèles d'invite paramétrés pour une utilisation cohérente et évolutive à travers les projets. Fait le pont entre les compétences individuelles d'invite et les flux de travail d'équipe.

Leçon 1 • Configuration des Paramètres du Modèle

Explique les contrôles de température, top-P, top-K et de longueur de sortie ainsi que leurs effets. Les étudiants acquièrent un contrôle précis sur le comportement du modèle grâce au réglage des paramètres.

Leçon 2 • Instructions Système et Personas

Apprend à définir un comportement persistant du modèle à l'aide d'instructions au niveau système. Les étudiants apprennent à façonner le ton, le rôle et les contraintes du modèle pour des applications spécifiques.

Leçon 3 • Aperçu de la Famille de Modèles Gemini

Passe en revue les variantes disponibles du modèle Gemini et leurs profils de capacité. Fournit les critères de sélection nécessaires à un choix éclairé du modèle.

Leçon 4 • Sécurité du Modèle et Filtres de Contenu

Explique les paramètres de sécurité intégrés et comment configurer les seuils de nuisance de manière appropriée. Garantit que les étudiants construisent des applications répondant aux normes d'une IA responsable.

Leçon 1 • Utilisation du Mode Chat d'AI Studio

Explore l'interface de chat à plusieurs tours pour construire des flux de travail conversationnels. Les étudiants apprennent à gérer efficacement l'historique et le contexte des conversations.

Leçon 2 • Formatage Structuré de la Sortie

Couvre les techniques pour demander aux modèles de renvoyer du JSON, des tableaux et d'autres formats structurés. Permet le traitement en aval et l'intégration avec d'autres systèmes.

Leçon 3 • Automatisation des Tâches d'IA Répétitives

Enseigne les stratégies de traitement par lots et les modèles d'automatisation des flux de travail dans AI Studio. Réduit l'effort manuel pour les tâches de génération répétitives à volume élevé.

Leçon 1 • Fondamentaux de l'API Gemini

Présente la structure, l'authentification et le cycle de vie des requêtes de l'API Gemini. Fournit les bases techniques pour toutes les intégrations programmatiques.

Leçon 2 • Sécurisation et Gestion de l'Utilisation de l'API

Aborde la sécurité des clés API, la surveillance de l'utilisation et les stratégies de contrôle des coûts. Garantit que les étudiants construisent des intégrations sûres et financièrement durables.

Leçon 3 • Exportation de Code depuis AI Studio

Couvre la fonctionnalité intégrée d'exportation de code pour Python, JavaScript et d'autres langages. Les étudiants passent en toute transparence du prototype au code prêt pour la production.

Leçon 4 • Appels d'API par Programmation

Guide à travers la construction et l'envoi de requêtes API depuis un environnement de développement. Développe des compétences pratiques en codage pour l'intégration réelle de l'IA.

Leçon 1 • Déploiement et Gestion des Modèles Tuned

Couvre comment accéder, versionner et retirer les modèles tuned dans AI Studio. Relie les résultats du tuning aux flux de travail de déploiement en production.

Leçon 2 • Exécution d'un Travail de Tuning dans AI Studio

Guide à travers le processus de configuration et de soumission d'un travail de tuning de bout en bout. Les étudiants acquièrent une expérience pratique en lançant et en surveillant une véritable session de tuning.

Leçon 3 • Évaluation des Performances du Modèle Tuned

Enseigne l'évaluation systématique des modèles fine-tunés par rapport à une baseline et à des métriques cibles. Garantit que les étudiants peuvent valider si le tuning a atteint ses objectifs.

Leçon 4 • Quand et Pourquoi Fine-Tuner

Clarifie les conditions dans lesquelles le fine-tuning surpasse le simple génie des invites. Définit des attentes réalistes quant aux résultats de la personnalisation.

Leçon 1 • Construction d'un Agent Conversationnel d'IA

Guide les étudiants dans l'assemblage d'un agent conversationnel multitour avec mémoire et outils. Intègre le mode chat, les instructions système et l'appel de fonctions dans un seul projet.

Leçon 2 • Prototypage et Tests Utilisateurs

Couvre les méthodes de prototypage rapide et la collecte structurée de retours utilisateurs pour les applications d'IA. Les étudiants valident leurs applications par rapport aux besoins réels des utilisateurs avant la livraison finale.

Leçon 3 • Planification de l'Architecture de l'Application

Présente les patrons de conception pour les applications intégrant l'IA et le mapping des composants. Les étudiants apprennent à planifier avant de construire, réduisant les reprises coûteuses.

Leçon 4 • Ancrage des Réponses avec des Données Externes

Couvre les techniques pour connecter les sorties du modèle à des sources d'information réelles et à jour. Réduit les hallucinations et augmente la fiabilité factuelle des applications.

Leçon 1 • Optimisation des Coûts et de la Latence

Couvre les stratégies pour réduire l'utilisation des jetons, les coûts d'API et la latence des réponses. Garantit que les déploiements de production sont efficaces et financièrement viables.

Leçon 2 • Surveillance et Maintien des Systèmes en Production

Couvre la surveillance continue, les alertes et les stratégies de rafraîchissement des modèles pour les systèmes d'IA déployés. Garantit la fiabilité et les performances à long terme après le lancement.

Leçon 3 • Optimisation Systématique des Invites

Applique une expérimentation structurée pour maximiser les performances des invites à grande échelle. Fait passer les étudiants d'ajustements intuitifs à un génie des invites basé sur les données.

Leçon 4 • Définition des Métriques de Qualité des Sorties de l'IA

Établit des cadres quantitatifs et qualitatifs pour mesurer la qualité des sorties du modèle. Donne aux étudiants des critères objectifs pour guider les décisions d'optimisation.