Développez rapidement votre expertise dans la conception et le déploiement de solutions d’IA générative avancées grâce à la certification professionnelle Advanced: Generative AI for Developers , développée par Google Cloud et proposée sur edX.

Ce programme spécialisé en IA en ligne est conçu pour ceux qui souhaitent aller au-delà des concepts fondamentaux de l’IA générative, et constitue le programme recommandé après le parcours d’apprentissage « Introduction à l’IA générative » .

Elle est dispensée à travers 10 cours pratiques qui couvrent :

• Introduction à la génération d’images et à la création de modèles de légende d’images

• Analyse approfondie des modèles fondamentaux tels que le mécanisme d’attention , l’architecture encodeur-décodeur , les modèles Transformer et le modèle BERT

• Application pratique et déploiement à l’aide de l’introduction à Vertex AI Studio et à la recherche vectorielle et aux plongements lexicaux

• Modules essentiels sur l’IA responsable pour les développeurs, couvrant l’équité et les biais , l’ interprétabilité et la transparence , ainsi que la confidentialité et la sécurité.

En suivant les 10 cours, vous acquerrez une vue d’ensemble complète des concepts techniques les plus avancés de l’IA générative, tels que son architecture technique et ses modèles.

Vous développerez également des compétences pratiques en matière de développement d’IA moderne, apprendrez à intégrer des modèles génératifs sophistiqués dans des applications de niveau production et assurerez l’innovation et la conformité éthique dans votre travail.

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Ce programme comporte 9 cours.

Introduction à la génération d’images

1 à 2 heures par semaine, pendant 1 semaine

Découvrez comment les modèles de diffusion sont à la base de la génération d’images modernes. Explorez leurs fondements thermodynamiques, leurs cas d’utilisation concrets, les avancées en matière de conversion de texte en image, et apprenez à entraîner et à déployer des modèles sur Vertex AI.

Mécanisme d’attention

1 à 2 heures par semaine, pendant 1 semaine

Découvrez comment les mécanismes d’attention utilisent des séquences d’entrée clés pour améliorer considérablement les performances dans les tâches d’apprentissage automatique telles que la traduction, le résumé de texte et la réponse aux questions, en seulement 45 minutes.

Architecture encodeur-décodeur

1 à 2 heures par semaine, pendant 1 semaine

Explorez l’architecture encodeur-décodeur pour les tâches de séquence à séquence. Découvrez ses composants, ses modèles d’entraînement et de déploiement.

Créer des modèles de légende d’images

1 à 2 heures par semaine, pendant 1 semaine

Comblez le fossé entre la vue et la description : créez vos propres modèles de légende d’images à l’aide de l’apprentissage profond tout en explorant l’architecture encodeur-décodeur, l’entraînement des modèles et l’évaluation.

Introduction à Vertex AI Studio

5 à 6 heures par semaine, pendant 5 semaines

Apprenez à interagir avec des modèles d’IA génératifs et à prototyper des idées commerciales avec Vertex AI Studio, qui couvre la conception rapide, l’ingénierie rapide et le réglage des modèles.

Recherche vectorielle et plongements

1 à 2 heures par semaine, pendant 1 semaine

Apprenez à créer des applications de recherche performantes avec les API LLM pour les plongements vectoriels grâce à la recherche vectorielle de Vertex AI. Explorez les concepts de la recherche vectorielle, assistez à des démonstrations pratiques et mettez vos compétences en application lors d’un atelier pratique.

IA responsable pour les développeurs : équité et biais

4 à 5 heures par semaine, pendant 4 semaines

Apprenez à identifier et à atténuer les problèmes d’équité et les biais dans les pratiques d’IA/ML à l’aide des produits Google Cloud et des outils open source.

IA responsable pour les développeurs : interprétabilité et transparence

3 à 4 heures par semaine, pendant 3 semaines

Explorez des méthodes et des outils pratiques pour parvenir à l’interprétabilité et à la transparence des données et des modèles d’IA.

IA responsable pour les développeurs : confidentialité et sécurité

5 à 6 heures par semaine, pendant 5 semaines

Apprenez à mettre en œuvre les bonnes pratiques en matière de confidentialité et de sécurité de l’IA grâce à l’utilisation des produits Google Cloud et des outils open source.

Ce que vous apprendrez

• Développer une compréhension technique plus approfondie des modèles et architectures d’IA générative, notamment le mécanisme d’attention, l’architecture encodeur-décodeur, les modèles de transformateurs et le modèle BERT.
• Développez des compétences pratiques en matière de création de modèles pour des tâches telles que la génération d’images et la légende d’images, et apprenez à exploiter la multimodalité Gemini pour examiner des documents riches.
• Apprenez les principes et techniques essentiels pour garantir un déploiement éthique de l’IA, notamment en atténuant les problèmes d’équité et de biais, en assurant l’interprétabilité et la transparence, et en préservant la confidentialité et la sécurité.
• Déployez et gérez des solutions d’IA générative en production en prototypant et en lançant des modèles à l’aide d’outils comme Vertex AI Studio et appliquez les meilleures pratiques MLOps pour le déploiement et la gestion de l’IA générative à grande échelle.
• Appliquer des technologies de recherche avancée et de récupération de données utilisant des plongements vectoriels, la recherche sémantique et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des agents d’IA.

Perspectives du secteur

• Gartner prévoit que d’ici 2027, 70 % des descriptions de poste de responsable en ingénierie logicielle exigeront explicitement la supervision de l’IA générative.
• Selon un sondage Thomson Reuters réalisé en 2025, 80 % des répondants ont déclaré que l’IA aurait un impact important ou transformateur sur leur travail d’ici cinq ans, et 38 % s’attendent à constater ces changements dans leur organisation dès cette année.
• Dans le cadre d’une enquête de Thompson Reuters, 30 % des professionnels ont indiqué utiliser régulièrement l’IA pour démarrer ou modifier leur travail.

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