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Création d'applications intelligentes avec Spring AI
Plongez dans la création d'applications intelligentes avec Spring AI, en maîtrisant l'intégration des modèles, l'analyse des données et le développement de fonctionnalités intelligentes pour améliorer les capacités des applications.
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GitHub Copilot : Évolution, Architecture et Développement Futur
Explorez l'évolution de GitHub Copilot, passant d'un outil de complétion de code à un assistant de développement complet, en comprenant ses capacités à travers les environnements de développement (IDE), le terminal et les demandes de tirage, ainsi que des perspectives sur le développement natif IA.
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Laboratoire - Créer des tableaux de bord interactifs avec Amazon QuickSight
Maîtrisez la création de tableaux de bord interactifs dans Amazon QuickSight en construisant des visualisations analytiques de commerce électronique réelles, depuis la configuration des jeux de données jusqu'à la publication de rapports dynamiques de business intelligence.
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Automatisez les cas de test sans code en utilisant l'outil d'automatisation de test basé sur l'IA générative - TestRigor
Découvrez comment automatiser facilement des cas de test avec la plateforme alimentée par l'IA de TestRigor, éliminant les besoins en codage tout en améliorant l'efficacité et la productivité des tests pour les équipes QA.
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Claude 3.7 Sonnet - Comprendre la Pensée Étendue et les Capacités de Code
Explorez les capacités accrues du modèle Claude 3.7 Sonnet d'Anthropic, en vous concentrant sur sa nouvelle fonctionnalité de « tokens de réflexion » et ses aptitudes améliorées en programmation grâce à des démonstrations pratiques et des aperçus techniques.
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Analyste de Données vs Ingénieur en Apprentissage Automatique vs Scientifique des Données - Comparaison des Rôles de Carrière
Découvrez les principales différences entre les rôles d'analyste de données, d'ingénieur en apprentissage automatique et de data scientist, y compris les responsabilités, les compétences requises et les parcours professionnels.
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Concepts de base et configuration de Microsoft Fabric
Découvrez les fondamentaux de Microsoft Fabric, apprenez à créer des environnements, explorez différentes charges de travail, et maîtrisez les techniques d'administration et de surveillance pour déployer et gérer efficacement votre plateforme de données.
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Science des données avec Microsoft Fabric
Libérez la puissance de Microsoft Fabric pour concevoir, mettre en œuvre et régir des solutions modernes de science des données tout en intégrant harmonieusement l'IA avec les flux de travail BI pour des insights exploitables.
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Utiliser l'IA/ML pour favoriser l'excellence opérationnelle : Clés de l'optimisation AWS - Épisode 4
Découvrez comment exploiter les capacités d'IA/ML d'Amazon CloudWatch pour améliorer l'analyse de télémétrie et la surveillance des applications, en acquérant des informations opérationnelles plus approfondies grâce à des investigations basées sur les données.
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Intelligence en temps réel avec Microsoft Fabric
Maîtrisez le traitement des données en temps réel avec Microsoft Fabric, de la conception de solutions à la mise en œuvre de flux d'événements, à l'analyse avec KQL, et à la création d'alertes exploitables avec Data Activator.
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Applications React alimentées par l'IA : Construire des interfaces intelligentes
Découvrez comment améliorer les applications React avec l'IA, de la création de chatbots intelligents à la production d'images de produit convaincantes en passant par l'amélioration de la gestion des courriels du service client.
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Le mythe de l'automatisation : pourquoi les emplois de développeur ne sont pas automatisés
Découvrez pourquoi les emplois de développeur résistent à l'automatisation à travers l'analyse du "problème du dernier kilomètre", des stratégies de monopole technologique et des études de cas sur les caisses automatiques, les véhicules autonomes et les systèmes de modération de contenu.
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