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Introduction aux Gémeaux
C’est l’ère des modèles de langage, et Gémeaux est le modèle le plus récent et le plus performant de Google à ce jour.
Gemini est le résultat d’efforts collaboratifs à grande échelle menés par des équipes de Google, y compris nos collègues de Google Research. Il a été conçu dès le départ pour être multimodal, ce qui signifie qu’il peut généraliser et comprendre, fonctionner et combiner de manière transparente différents types d’informations, notamment le texte, le code, l’audio, l’image et la vidéo.
Si vous souhaitez en savoir plus sur Gemini et les modèles de langage et les utiliser à votre avantage, Google a lancé un nouveau parcours d’apprentissage intermédiaire axé sur les modèles de langage, le Parcours de formation Gemini pour Google Cloud. Découvrez le parcours d’apprentissage ci-dessous.
Le parcours d’apprentissage
Le parcours d’apprentissage Google Cloud Gemini montre comment Gemini peut être un multiplicateur de force pour un certain nombre de rôles différents. Complet avec son interface de chat conversationnelle en langage naturel, Gemini permet des interactions rapides pour les questions liées au cloud ou fournit des conseils sur les meilleures pratiques. Il facilite les tâches de codage en fournissant des complétions de code ou en générant du code au fur et à mesure que vous tapez, ou occasionnellement en fonction des commentaires formulés. Le parcours d’apprentissage peut faciliter divers rôles, tels que les développeurs, les analystes de données, les ingénieurs cloud, les architectes et les ingénieurs en sécurité.
Dans le premier cours, Gemini pour les développeurs d’applications, découvrez comment Gemini peut vous aider à créer des applications. Apprenez tout sur les invites, l’explication du code et même la génération de code.
Dans le deuxième cours, Gemini for Cloud Architects, découvrez comment Gemini aide à provisionner l’infrastructure. Découvrez comment Gemini peut expliquer l’infrastructure, mettre à jour l’infrastructure et déployer des clusters Google Kubernetes Engine. Le cours utilise un laboratoire pratique pour aider à consolider l’apprentissage.
Le troisième cours, Gemini pour les data scientists et analystes, découvre qu’il peut aider à analyser les données et à faire des prédictions. En vous concentrant sur les données client, apprenez à identifier, catégoriser et développer de nouveaux clients à l’aide de BigQuery de Google.
Le prochain cours, Gemini pour les ingénieurs réseau, montre comment Gemini aide les ingénieurs réseau à créer et à gérer des réseaux de cloud privé virtuel. Apprenez des stratégies d’incitation pour que Gemini vous assiste dans vos tâches de réseautage.
Le cinquième cours s’intitule Gemini pour les ingénieurs de sécurité et est conçu pour vous montrer comment traiter Gemini en tant que collaborateur pour sécuriser votre environnement et vos ressources cloud. Vous verrez comment Gemini peut aider à déployer des exemples de charges de travail dans un environnement Google Cloud et à identifier les erreurs de configuration de sécurité.
Le cours numéro 6, Gemini pour les ingénieurs DevOps, explique comment Gemini peut aider les ingénieurs à gérer leur infrastructure. Utilisez Gemini pour comprendre et gérer les journaux d’applications, créer des clusters Google Kubernetes Engine, et bien plus encore.
Le septième cours, Gemini pour SDLC de bout en bout, montre l’utilisation de Gemini avec d’autres produits et services Google pour développer, tester, déployer et gérer vos propres applications, de la création au déploiement.
Dans le dernier cours du parcours d’apprentissage, Développer des applications GenAI avec Gemini et Streamlit, apprenez tout sur la génération de texte, l’utilisation des appels de fonction, ainsi que sur la création et le déploiement d’une application Streamlit avec Cloud Run.
Résumé
Découvrez comment tirer parti de Gemini pour une multitude de tâches d’ingénierie grâce au dernier parcours d’apprentissage de Google Cloud, le Parcours de formation Gemini pour Google Cloud. Consultez les informations plus détaillées cours par cours pour voir si c’est quelque chose dont vous pourriez bénéficier dans votre vie professionnelle.
Matthieu Mayo (@mattmayo13) est titulaire d’une maîtrise en informatique et d’un diplôme d’études supérieures en fouille de données. En tant que rédacteur en chef, Matthew vise à rendre accessibles les concepts complexes de la science des données. Ses intérêts professionnels incluent le traitement du langage naturel, les algorithmes d’apprentissage automatique et l’exploration de l’IA émergente. Il est animé par la mission de démocratiser les connaissances dans la communauté de la science des données. Matthew code depuis l’âge de 6 ans.
