Formation Google AI Studio

Leçon 1 • Votre première interaction avec AI Studio

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

Leçon 2 • Comprendre les bases de l'IA générative

Introduit les concepts fondamentaux de l'IA générative nécessaires pour utiliser efficacement 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 gagnent en confiance pour se déplacer efficacement entre les zones principales de l'interface.

Leçon 1 • Prompting Zero-Shot et Few-Shot

Compare le prompting avec et sans exemples pour guider le comportement du modèle. Les étudiants apprennent quelle approche donne de meilleurs résultats selon le contexte.

Leçon 2 • Anatomie d'une requête efficace

Décompose les composants structurels qui rendent les requêtes claires et exploitables. Établit un framework reproductible pour la construction de requêtes.

Leçon 3 • Prompting par Chaîne de Pensée

Enseigne les requêtes 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 de requêtes et réutilisabilité

Introduit des modèles de requêtes paramétrés pour une utilisation cohérente et évolutive dans tous les projets. Fait le lien entre les compétences individuelles de prompting et les workflows 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 de modèles Gemini disponibles et leurs profils de capacité. Fournit les critères de sélection nécessaires pour un choix éclairé du modèle.

Leçon 4 • Sécurité des modèles 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 qui respectent les 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 workflows conversationnels. Les étudiants apprennent à gérer efficacement l'historique et le contexte de la conversation.

Leçon 2 • Mise en forme de sortie structurée

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 workflows dans AI Studio. Réduit l'effort manuel pour les tâches de génération répétitives à volume élevé.

Leçon 1 • Fondamentaux de l'API Gemini

Introduit la structure de l'API Gemini, l'authentification et le cycle de vie des requêtes. Fournit la base technique pour toutes les intégrations programmatiques.

Leçon 2 • Sécurisation et gestion de l'utilisation de l'API

Aborde la sécurité des clés API, la supervision de l'utilisation et les stratégies de contrôle des coûts. Garantit que les étudiants créent des intégrations sûres et financièrement viables.

Leçon 3 • Exportation de code depuis AI Studio

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

Leçon 4 • Appels API par programmation

Guide 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 affinés

Couvre la façon d'accéder aux modèles affinés, d'en gérer les versions et de les retirer dans AI Studio. Relie les résultats du tuning aux workflows de déploiement en production.

Leçon 2 • Exécution d'un job de tuning dans AI Studio

Guide le processus de bout en bout de configuration et de soumission d'un job de tuning. Les étudiants acquièrent une expérience pratique en lançant et en surveillant un véritable run de tuning.

Leçon 3 • Évaluation des performances du modèle affiné

Enseigne l'évaluation systématique des modèles affinés par rapport à une référence et aux métriques cibles. Garantit que les étudiants peuvent valider si le tuning a atteint ses objectifs visés.

Leçon 4 • Quand et pourquoi effectuer un fine-tuning

Clarifie les conditions dans lesquelles le fine-tuning surpasse le prompt engineering seul. Définit des attentes réalistes quant aux résultats de la personnalisation.

Leçon 1 • Construction d'un agent conversationnel IA

Guide les étudiants dans l'assemblage d'un agent conversationnel multi-tours avec mémoire et outils. Intègre le mode chat, les instructions système et l'appel de fonction 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 applicative

Introduit les patrons de conception pour les applications intégrant l'IA et la cartographie des composants. Les étudiants apprennent à planifier avant de construire, réduisant ainsi 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 l'hallucination et augmente la fiabilité factuelle dans les applications.

Leçon 1 • Optimisation des coûts et de la latence

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

Leçon 2 • Surveillance et maintenance des systèmes en production

Couvre la surveillance continue, les alertes et les stratégies de mise à jour 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 requêtes

Applique une expérimentation structurée pour maximiser les performances des requêtes à grande échelle. Fait passer les étudiants du réglage intuitif au prompt engineering basé sur les données.

Leçon 4 • Définition des métriques de qualité des sorties d'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.