Cours Gemini IA

Leçon 1 • Capacités et modalités principales

Examine les capacités multimodales de Gemini à travers le texte, l'image, l'audio et le code. Relie la connaissance des capacités à l'identification pratique de cas d'usage.

Leçon 2 • Accès aux plateformes Gemini

Guide les apprenants à travers les interfaces disponibles, y compris l'accès web, mobile et via l'API. Garantit que chaque étudiant peut utiliser Gemini avant de progresser.

Leçon 3 • Ce qu'est Gemini AI

Couvre l'origine de Gemini, sa famille de modèles et son positionnement dans le paysage plus large de l'IA. Établit le contexte pour tout apprentissage technique et appliqué ultérieur.

Leçon 1 • Sécurité et limites des prompts

Aborde les filtres de sécurité de Gemini, les comportements de refus et la conception responsable des prompts. Prépare les étudiants à travailler dans le cadre des contraintes éthiques et de la plateforme.

Leçon 2 • Contrôle de la qualité des résultats

Enseigne la définition de contraintes, la spécification de ton et les directives de format pour façonner les réponses. Améliore directement la cohérence des résultats pour les livrables professionnels.

Leçon 3 • Raffinement itératif des prompts

Couvre le diagnostic des résultats faibles et l'application de révisions ciblées pour améliorer les résultats. Développe un état d'esprit de débogage systématique pour l'optimisation des prompts.

Leçon 4 • Structures de prompts principales

Présente les modèles de prompting zero-shot, one-shot et few-shot avec des exemples pratiques. Fournit des modèles réutilisables applicables dans divers domaines professionnels.

Leçon 1 • Techniques d'entrée audio et vidéo

Explore la transcription, la synthèse et l'extraction d'informations à partir de fichiers audio et vidéo. Étend l'utilité de Gemini aux environnements professionnels riches en médias.

Leçon 2 • Analyse de documents et PDF

Couvre l'ingestion de longs documents, l'extraction d'informations clés et la synthèse de contenu. Permet des workflows efficaces de révision de documents avec Gemini.

Leçon 3 • Combinaison de multiples modalités

Démontre des prompts qui intègrent simultanément texte, images et documents. Développe des compétences avancées de raisonnement cross-modal pour des tâches d'analyse complexes.

Leçon 1 • Requêtes API multimodales

Démontre l'envoi d'images, d'audio et de documents via l'API en plus du texte. Étend les compétences API au développement d'applications entièrement multimodales.

Leçon 2 • Paramètres API avancés

Explore la température, top-p, top-k et les séquences d'arrêt pour affiner les résultats de l'API. Permet un contrôle précis du comportement du modèle dans les systèmes de production.

Leçon 3 • Configuration et authentification de l'API

Guide pas à pas la configuration des clés API, la configuration de l'environnement et les bonnes pratiques d'authentification. Établit un environnement de développement sécurisé et fonctionnel.

Leçon 4 • Effectuer vos premiers appels API

Couvre la structure de base des requêtes, l'analyse des réponses et la gestion des erreurs pour l'API Gemini. Produit du code fonctionnel que les apprenants peuvent immédiatement adapter.

Leçon 1 • Conception de personnalités de chatbot

Couvre les instructions système, la définition de la personnalité et la cohérence du ton pour la conception de chatbot. Permet la création d'agents conversationnels de marque et spécifiques à un rôle.

Leçon 2 • Mécanismes de conversation multi-tours

Explique comment Gemini maintient le contexte à travers les tours et comment l'historique affecte les réponses. Fournit la base pour concevoir des flux de dialogue cohérents.

Leçon 3 • Évaluation de la qualité de la conversation

Présente des métriques et des méthodes pour évaluer les performances du chatbot et la satisfaction des utilisateurs. Relie l'évaluation à l'amélioration itérative des systèmes déployés.

Leçon 1 • Auto-cohérence et vérification

Couvre les techniques pour générer plusieurs résultats et les recouper pour vérifier la cohérence. Réduit le risque d'hallucination dans les applications professionnelles à fort enjeu.

Leçon 2 • Méta-prompting et génération de prompts

Démontre l'utilisation de Gemini pour générer, évaluer et optimiser des prompts automatiquement. Accélère le développement de prompts et fait évoluer les efforts de prompt engineering.

Leçon 3 • Ancrage et augmentation par récupération

Explique l'ancrage des résultats Gemini à des sources de connaissances externes pour réduire les hallucinations. Prépare les étudiants à construire des applications d'IA précises et sourcées.

Leçon 4 • Prompting par chaîne de pensées

Enseigne les prompts qui suscitent un raisonnement étape par étape pour améliorer la précision sur des tâches complexes. Améliore directement la fiabilité des résultats pour les problèmes analytiques et logiques.

Leçon 1 • Intégrer Gemini dans le travail quotidien

Guide l'adoption de Gemini dans les outils courants et les routines quotidiennes pour une productivité durable. Garantit le transfert des compétences de la formation vers une pratique professionnelle cohérente.

Leçon 2 • Rédaction et édition assistées par IA

Couvre la rédaction, la réécriture, la synthèse et la relecture de documents professionnels avec Gemini. Accélère directement la production de contenu pour la communication d'entreprise.

Leçon 3 • Automatisation des tâches répétitives

Identifie les tâches à haute fréquence adaptées à l'automatisation par l'IA et construit des workflows basés sur des prompts. Réduit l'effort manuel et augmente le débit pour le travail de routine.

Leçon 4 • Analyse et interprétation des données

Démontre le téléchargement d'ensembles de données, la génération d'informations et l'interprétation des résultats avec Gemini. Permet aux professionnels non techniques d'extraire de la valeur de données structurées.

Leçon 1 • Gestion et optimisation des coûts

Enseigne la budgétisation des tokens, les compromis de sélection de modèle et la surveillance de l'utilisation pour contrôler les coûts. Permet un déploiement financièrement durable de Gemini à grande échelle.

Leçon 2 • Surveillance et observabilité

Présente la journalisation, les métriques de performance et les stratégies d'alerte pour les systèmes Gemini en production. Permet la détection et la résolution proactives des problèmes de production.

Leçon 3 • Modèles d'architecture de production

Couvre les modèles architecturaux courants pour intégrer Gemini dans des systèmes backend évolutifs. Fournit des plans applicables aux environnements d'entreprise et de startup.

Leçon 4 • Gouvernance et passage à l'échelle responsable

Couvre les cadres de gouvernance de l'IA, l'audit des biais et la communication avec les parties prenantes pour les déploiements à grande échelle. Renforce la confiance et la responsabilité organisationnelles dans les systèmes d'IA.