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. Développe la confiance pratique avant une exploration plus approfondie des fonctionnalités.

Leçon 2 • Comprendre les bases de l'IA générative

Présente 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 • Naviguer dans l'interface 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 les meilleurs résultats selon les cas.

Leçon 2 • Framework

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

Leçon 3 • Prompting 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

Introduit des modèles d'invite paramétrés pour une utilisation cohérente et évolutive dans différents projets. Fait le lien entre les compétences individuelles de prompting et les flux de travail d'équipe.

Leçon 1 • Configuration des paramètres du modèle

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

Leçon 2 • Instructions système et personas

Enseigne comment 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 capacités. Fournit les critères de sélection nécessaires à 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'IA responsable.

Leçon 1 • Utiliser le 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 de la conversation.

Leçon 2 • Mise en forme de la 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 • Automatiser les 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

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 • Sécuriser et gérer 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 viables.

Leçon 3 • Exporter du code depuis AI Studio

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

Leçon 4 • Effectuer des 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 de l'IA dans le monde réel.

Leçon 1 • Déployer et gérer des modèles ajustés

Couvre comment accéder, versionner et retirer des modèles ajustés dans AI Studio. Relie les résultats de l'ajustement aux flux de travail de déploiement en production.

Leçon 2 • Exécuter un travail d'ajustement dans AI Studio

Guide le processus de bout en bout de configuration et de soumission d'un travail d'ajustement. Les étudiants acquièrent une expérience pratique en lançant et en surveillant une véritable exécution d'ajustement.

Leçon 3 • Évaluer les performances du modèle ajusté

Enseigne l'évaluation systématique des modèles ajustés par rapport à la référence et aux métriques cibles. Garantit que les étudiants peuvent valider si l'ajustement a atteint ses objectifs.

Leçon 4 • Quand et pourquoi effectuer un ajustement fin

Clarifie les conditions dans lesquelles l'ajustement fin surpasse le prompting seul. Définit des attentes réalistes quant aux résultats de la personnalisation.

Leçon 1 • Construire un agent conversationnel d'IA

Guide les étudiants dans l'assemblage d'un agent conversationnel à plusieurs tours 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 utilisateur

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 des 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 des 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 invites

Applique une expérimentation structurée pour maximiser les performances des invites à grande échelle. Amène les étudiants du réglage intuitif à l'ingénierie des invites basée sur les données.

Leçon 4 • Définir des métriques de qualité de sortie de l'IA

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