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Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery.
These are activities you can do either before, during, or after a course.
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Learners who complete Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Ingénieur Machine Learning
Ingénieur Machine Learning
Cette carrière se concentre sur la conception, la construction et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, y compris ceux basés sur l'IA générative. Un Ingénieur Machine Learning bénéficie grandement de compétences pratiques avec les technologies de pointe. Ce cours est conçu pour vous doter des compétences essentielles pour intégrer des solutions de génération augmentée par récupération (RAG) avancées, cruciales pour la création de systèmes d'IA plus fiables et précis. Vous apprendrez à créer des pipelines de RAG avec BigQuery et des modèles d'IA générative comme Gemini, ce qui est directement applicable à la réduction des hallucinations de l'IA dans des applications concrètes, en maîtrisant la création d'embeddings et la recherche vectorielle.
Ingénieur en Traitement du Langage Naturel
Ingénieur en Traitement du Langage Naturel
L'Ingénieur en Traitement du Langage Naturel développe des systèmes qui permettent aux ordinateurs de comprendre et de générer du langage humain. Ce cours est d'une pertinence capitale pour cette voie professionnelle, car il vous enseigne la création d'embeddings et l'utilisation de la recherche vectorielle, des techniques fondamentales en NLP moderne pour la contextualisation et la pertinence des données. En particulier, la maîtrise de la génération augmentée par récupération (RAG) avec BigQuery et les modèles d'IA générative comme Gemini est une compétence de pointe pour construire des systèmes de dialogue, des assistants virtuels ou des moteurs de recherche sémantiques qui délivrent des réponses améliorées et réduisent significativement les hallucinations de l'IA.
Scientifique des Données spécialisé en Intelligence Artificielle
Scientifique des Données spécialisé en Intelligence Artificielle
La carrière de Scientifique des Données spécialisé en Intelligence Artificielle implique l'application de méthodes analytiques pour résoudre des problèmes d'IA complexes. Ce cours fournit une base solide pour cette spécialisation en vous permettant de créer des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery. Comprendre les raisons conceptuelles et l'implémentation pratique de la création d'embeddings, de la recherche vectorielle et de la génération de réponses améliorées est essentiel pour concevoir et évaluer des systèmes d'IA éthiques. La capacité à travailler avec BigQuery et des modèles d'IA générative tels que Gemini pour réduire les hallucinations de l'IA est une compétence hautement recherchée, souvent dans des rôles qui requièrent typiquement un diplôme avancé (Master ou Doctorat).
Architecte de Solutions Intelligence Artificielle
Architecte de Solutions Intelligence Artificielle
Un Architecte de Solutions Intelligence Artificielle conçoit l'architecture globale des systèmes d'IA, garantissant leur performance, leur évolutivité et leur intégration harmonieuse. Ce cours est essentiel pour maîtriser les composants critiques des solutions d'IA générative modernes. Vous y apprendrez à construire des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative comme Gemini. Cette expertise est cruciale pour concevoir des architectures qui réduisent les hallucinations de l'IA et fournissent des réponses fiables et contextualisées. La capacité à implémenter des embeddings et la recherche vectorielle représente une compétence clé pour bâtir des systèmes d'IA robustes et efficaces à grande échelle.
Ingénieur Données pour l'Intelligence Artificielle
Ingénieur Données pour l'Intelligence Artificielle
Cette carrière se concentre sur la construction et l'optimisation des pipelines de données qui alimentent les systèmes d'intelligence artificielle. Un Ingénieur Données pour l'Intelligence Artificielle doit maîtriser la gestion et la transformation de vastes ensembles de données. Ce cours vous dote des compétences nécessaires pour traiter spécifiquement les données pour l'IA générative. Vous y apprendrez l'implémentation pratique de la création d'embeddings, de la recherche vectorielle, et l'intégration de BigQuery dans un workflow RAG. C'est essentiel pour organiser les données, réduire les hallucinations de l'IA et améliorer la pertinence des réponses générées par des modèles comme Gemini, en créant un pipeline de RAG opérationnel et performant.
Consultant en intelligence artificielle
Consultant en intelligence artificielle
Un Consultant en Intelligence Artificielle conseille les entreprises sur leurs stratégies et implémentations d'IA, les aidant à naviguer dans le paysage technologique complexe. Pour exceller dans ce rôle, une compréhension approfondie des technologies d'IA de pointe est indispensable. Ce cours vous fournit une expertise pratique et conceptuelle sur la génération augmentée par récupération (RAG) avec BigQuery et les modèles d'IA générative comme Gemini. La capacité à expliquer comment créer des embeddings, utiliser la recherche vectorielle et construire un pipeline RAG pour réduire les hallucinations de l'IA est un atout puissant qui vous permettra de proposer des solutions innovantes et fiables, guidant ainsi vos clients vers le succès dans leurs initiatives.
Développeur Intelligence Artificielle
Développeur Intelligence Artificielle
La carrière de Développeur Intelligence Artificielle implique la construction et l'intégration de fonctionnalités d'IA dans diverses applications logicielles. Pour ce rôle, comprendre et implémenter des solutions d'IA générative est de plus en plus crucial. Ce cours est particulièrement adapté car il vous fournit les compétences pratiques pour créer un pipeline de génération augmentée par récupération (RAG) à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini. Maîtriser la création d'embeddings et la recherche dans un espace vectoriel vous permettra de développer des applications dotées de capacités avancées de contextualisation et de génération de réponses améliorées, contribuant ainsi à réduire les hallucinations de l'IA dans vos projets.
Ingénieur Prompt
Ingénieur Prompt
L'Ingénieur Prompt est spécialisé dans l'art de créer et d'optimiser les requêtes (prompts) pour les modèles d'IA générative afin d'obtenir les meilleures réponses possibles. Bien que non directement lié à la rédaction de prompts, ce cours est très pertinent pour cette fonction. Il vous permet de comprendre les mécanismes sous-jacents de la génération augmentée par récupération (RAG) avec BigQuery et les modèles d'IA générative comme Gemini. Cette compréhension des embeddings et de la recherche vectorielle, et surtout de la façon dont RAG réduit les hallucinations de l'IA, est inestimable pour anticiper et améliorer la qualité des réponses de l'IA, conduisant à des prompts plus efficaces et des résultats plus précis pour les utilisateurs.
Spécialiste en Opérations Machine Learning
Spécialiste en Opérations Machine Learning
Le Spécialiste en Opérations Machine Learning (MLOps) est responsable du déploiement, de la surveillance et de la maintenance des modèles d'apprentissage automatique en production. Ce cours offre une formation pratique sur la création et la gestion de pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) avec BigQuery et des modèles d'IA générative comme Gemini. Ces compétences sont directement applicables à la mise en œuvre de pratiques MLOps pour des systèmes d'IA de pointe. Comprendre comment RAG réduit les hallucinations et améliore les réponses est essentiel pour assurer la fiabilité et la performance opérationnelle des systèmes d'IA que vous supervisez et optimisez dans un environnement de production.
Chef de Produit Intelligence Artificielle
Chef de Produit Intelligence Artificielle
Le Chef de Produit Intelligence Artificielle définit la vision, la stratégie et la feuille de route pour les produits basés sur l'IA, en alignant les innovations technologiques avec les besoins du marché. Pour ce rôle, une compréhension technique solide des capacités de l'IA est essentielle. Ce cours aide à comprendre en profondeur comment créer des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) à l'aide de BigQuery et de modèles d'IA générative tels que Gemini. Cette connaissance des embeddings, de la recherche vectorielle et des mécanismes de réduction des hallucinations de l'IA est cruciale pour identifier les opportunités, innover et concevoir des produits d'IA plus performants et fiables, répondant ainsi aux besoins des utilisateurs avec des solutions concrètes.
Chercheur en Intelligence Artificielle Appliquée
Chercheur en Intelligence Artificielle Appliquée
Le Chercheur en Intelligence Artificielle Appliquée met en œuvre les avancées théoriques de l'IA dans des contextes pratiques, expérimente et améliore les systèmes existants. Ce cours peut être utile pour ce rôle. Il explore les raisons conceptuelles et l'implémentation pratique de la génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery, incluant la création d'embeddings et la recherche vectorielle. La capacité à créer un pipeline de RAG avec BigQuery et des modèles d'IA générative comme Gemini pour traiter leurs propres cas d'hallucinations de l'IA peut aider un chercheur à développer de nouvelles approches opérationnelles et à tester des hypothèses. Ce rôle requiert typiquement un diplôme avancé (Master ou Doctorat).
Architecte Cloud spécialisé en Données
Architecte Cloud spécialisé en Données
Un Architecte Cloud spécialisé en Données conçoit et gère des infrastructures de données robustes et évolutives sur des plateformes cloud. Ce cours peut être utile pour cette carrière. Il se concentre sur l'implémentation de solutions de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery, un composant clé de l'écosystème Google Cloud. La compréhension de la création d'embeddings, de la recherche vectorielle et de la construction de workflows RAG permet de concevoir des architectures de données optimisées pour les charges de travail d'IA générative. Maîtriser ces concepts avec BigQuery aide à développer des infrastructures qui supportent des systèmes d'IA performants et efficients, notamment pour le traitement des cas d'hallucinations de l'IA.
Analyste en Intelligence Artificielle
Analyste en Intelligence Artificielle
Un Analyste en Intelligence Artificielle évalue, surveille et interprète les performances des systèmes d'IA, identifiant les tendances et les opportunités d'amélioration. Ce cours peut être utile pour ce rôle. Comprendre comment la génération augmentée par récupération (RAG) fonctionne et utilise la création d'embeddings et la recherche vectorielle dans BigQuery est essentiel. Cette connaissance pratique des workflows RAG, y compris son rôle dans la réduction des hallucinations de l'IA lors de l'utilisation de modèles d'IA générative comme Gemini, peut aider un analyste à diagnostiquer les problèmes, évaluer l'efficacité des solutions et formuler des recommandations stratégiques pour optimiser les performances des systèmes d'IA de manière pertinente et approfondie.
Ingénieur de Fiabilité de Site pour l'Intelligence Artificielle
Ingénieur de Fiabilité de Site pour l'Intelligence Artificielle
Un Ingénieur de Fiabilité de Site pour l'Intelligence Artificielle (AI SRE) assure la disponibilité, la performance et la fiabilité des systèmes d'IA en production. Ce cours peut être utile pour ce rôle. Bien que l'accent soit mis sur le développement, la compréhension des aspects pratiques de la création de pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) avec BigQuery et des modèles d'IA générative comme Gemini est précieuse. Acquérir des connaissances sur le workflow RAG, la création d'embeddings et la recherche vectorielle aide à anticiper les défis opérationnels, à mettre en place une surveillance efficace et à résoudre les problèmes liés à la performance et à la stabilité des systèmes d'IA, garantissant leur bon fonctionnement au quotidien.
Auditeur Qualité Intelligence Artificielle
Auditeur Qualité Intelligence Artificielle
L'Auditeur Qualité Intelligence Artificielle évalue les systèmes d'IA pour s'assurer de leur fiabilité, de leur équité et de leur conformité aux réglementations. Ce cours peut être utile pour ce rôle. Comprendre en détail le fonctionnement d'une solution de génération augmentée par récupération (RAG) dans BigQuery, y compris la création d'embeddings et la recherche vectorielle, est fondamental. Cette connaissance pratique des workflows RAG et de leur capacité à réduire les hallucinations de l'IA avec des modèles génératifs tels que Gemini permet d'évaluer la robustesse des systèmes. Un auditeur peut ainsi mieux identifier les risques et évaluer la qualité des réponses générées pour garantir la conformité et une amélioration continue des performances.
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Provides a broad overview of deep learning techniques for NLP, including chapters on text classification, question answering, and text generation, which can be helpful for understanding the foundations of RAG.
Provides a practical guide to machine learning, covering topics such as supervised learning, unsupervised learning, and deep learning, which are essential for understanding the training and evaluation of RAG models.
This widely-used textbook provides a comprehensive overview of AI, including chapters on machine learning, natural language processing, and knowledge representation, which are relevant for understanding the context of RAG.
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Provides a comprehensive introduction to AI in Japanese, covering topics such as machine learning, natural language processing, and computer vision, which are relevant for understanding the context of RAG.
Provides a comprehensive overview of information retrieval techniques, including chapters on text representation, query processing, and evaluation, which are relevant for understanding the retrieval component of RAG.
This classic textbook provides a comprehensive introduction to the field of computational linguistics, including chapters on syntax, semantics, and pragmatics, which are foundational for understanding natural language generation.
Practical guide to learning word embeddings using Word2Vec in Python. It covers the fundamentals of NLP and word embedding models, making it suitable for beginners.
Provides a comprehensive overview of word embeddings for natural language processing, with a focus on practical applications.
Provides a general introduction to neural network methods for natural language processing, with a section dedicated to embeddings.
Provides a comprehensive overview of embedding methods for natural language processing, covering both theoretical foundations and practical applications.
Practical guide to natural language processing with Python, with a focus on embedding techniques.
Provides a general introduction to deep learning for natural language processing, with a section dedicated to embeddings.
Is dedicated to the topic of transformers in natural language processing, including a section on embeddings.
A comprehensive introduction to deep learning for natural language processing, including a chapter on word embeddings and their use in vector search.
Focuses on using BigQuery for machine learning. It covers topics such as data preparation, feature engineering, and model training. It valuable resource for anyone who wants to use BigQuery to build machine learning models.
A comprehensive guide to natural language processing in Python, including chapters on vector representations of text and their use in natural language processing tasks.
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Explores the potential impact of generative AI on the law, discussing how it could be used to automate legal processes and improve access to justice. It is written by Ryan Abbott, a leading researcher in the field.
Explores the potential applications of generative AI in climate change, discussing how it could be used to model climate change and develop solutions. It is written by Andrew Ng, a leading researcher in the field.
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Explores the potential applications of generative AI in healthcare, discussing how it could be used to improve patient care and accelerate drug discovery. It is written by Eric Topol, a leading researcher in the field.
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Provides a business-oriented perspective on generative AI, discussing its potential impact on industries and how companies can use it to gain a competitive advantage. It is written by three leading experts in the field, Thomas Davenport, Rajeev Ronanki, and Nitin Mittal.
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Session
October 27, 2025
- November 10, 2025
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