Parcours
Des enchaînements de formations, de labs et de projets pour atteindre un objectif précis, dans le bon ordre.
Itinerarios 7
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Devenir AI Engineer
Du premier appel à l'API jusqu'à un agent supervisé en production : le socle complet d'un ingénieur IA applicative.
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Agents en production avec Google ADK
Concevoir, outiller, orchestrer, déployer et évaluer des agents ADK jusqu'à la production sur Google Cloud.
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RAG de A à Z
Du RAG en cent lignes au RAG managé à l'échelle : découpage, recherche hybride, multimodal, graphe, évaluation.
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Plateforme IA et MLOps
Infrastructure as code, services managés, observabilité et Kubernetes : faire tourner l'IA comme n'importe quel système critique.
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Créer du contenu avec l'IA
Textes, images, infographies, voix et vidéo : produire des contenus de marque cohérents avec des méthodes de studio.
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Sécurité et gouvernance de l'IA
Risques des LLM, garde-fous, socle de sécurité Google Cloud, évaluation défensive : sécuriser l'IA d'une organisation.
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Harness engineering
Comprendre et construire ce qu'il y a sous le capot des agents modernes : boucle, contexte, permissions, sous-agents, skills, évaluation.