Pointing and 3D Spatial Understanding with Gemini 2.0 en fr

Pointing is an important capability for vision language models, because that allows the model to refer to an entity precisely. Gemini 2.0 Flash has improved accuracy on spatial understanding, with 2D point prediction as an experimental feature. Below you'll see that pointing can be combined with reasoning.

Pointer et comprendre l'espace en 3D avec Gemini 2.0 en fr

Le pointage est une capacité importante pour les modèles de langage de vision, car il permet au modèle de se référer à une entité avec précision. Gemini 2.0 Flash a amélioré la précision de la compréhension spatiale, avec la prédiction de points 2D comme fonctionnalité expérimentale. Vous verrez ci-dessous que le pointage peut être combiné avec le raisonnement.

Tour d'horizon autour de la Génération Augmentée de Récupération (RAG) avec Gemini Pro en

Lors de cette présentation, nous explorerons le concept de Génération Augmentée de Récupération (RAG) en utilisant la puissante plateforme Gemini Pro. Nous aborderons comment RAG combine les techniques de génération de contenu et de récupération d'information pour offrir des réponses précises et contextuellement enrichies. Vous découvrirez les principales fonctionnalités de Gemini Pro, son intégration avec les bases de données existantes, et comment elle améliore la qualité et la pertinence des réponses fournies par les systèmes d'IA. Enfin, des cas pratiques et des démonstrations en direct illustreront l'impact de cette technologie sur divers secteurs d'activité, notamment le service client, la recherche documentaire et l'analyse de données.

No-code Machine Learning : Leveraging Simple ML for Google Sheets to enhance your business en

We will talk about Simple ML for Sheets, which is a no-code machine learning add-on for Google Sheets developed by the TensorFlow Decision Forests team in Google Zurich. Created as a tool or feature that enables users to directly apply simple machine learning techniques (for tasks like sentiment analysis, classification, and regression) within Google Sheets, a spreadsheet application. These methods thus far include:

Foresee missing values

Recognize unusual values

Prediction of future values

A la découverte de la framework pour la création d'applications d'IA générative : GenC en

Lors de cette présentation, nous explorerons le framework GenC, une plateforme révolutionnaire pour le développement d'applications d'intelligence artificielle générative. Nous aborderons ses principales fonctionnalités, sa facilité d'utilisation, et comment il permet aux développeurs de créer des applications puissantes et innovantes. Des démonstrations pratiques et des études de cas illustreront comment GenC peut être utilisé pour automatiser des tâches, générer du contenu de manière créative, et améliorer l'efficacité des processus métiers. Cette présentation est idéale pour les développeurs, les entrepreneurs et les professionnels de la tech souhaitant se familiariser avec les outils d'IA de nouvelle génération.

Astuce IA / ML : TensorFlow Lite Model Maker en

During this session, we will wee how to simplify the process of training a model using custom data
Model types include:
Image-based
Text-based
Object detection
Audio
…and more

AI-Supercharged Development with Project IDX en

In today's fast-paced digital world, developers are constantly seeking ways to streamline their workflows and accelerate their development cycles. Project IDX, a groundbreaking browser-based development workspace, leverages the power of AI to revolutionize the way we build applications. This talk delves into the core features and benefits of Project IDX, demonstrating how it empowers developers to achieve unprecedented levels of productivity and innovation.

5 Myths : PyTorch vs TensorFlow in MLops en

We will discover how conversion of models from Pytorch to TFLite are possible using the ai_edge_torch library and others disclaimer around this techs. How to deal with onnx-tf dependencies ? The additional show will be around Keras API simplification in the usage by TensorFlow, the calculation of accuracy of your models with others tricks and gifts for the MLOps guys.

QuickView Around GenC, New Google AI Framework en

The rapid advancement of generative AI has opened up a world of possibilities, from creating stunning art to crafting compelling narratives. However, building complex generative AI applications can be a daunting task. GenC, an open-source framework, aims to simplify this process, empowering developers of all levels to unleash their creativity and innovation.

AI Supercharged Development with Project IDX en

IDX plus AI Assistance equals happy and productive developers!
Building apps today is time-consuming, often frustrating, and filled with numerous hoops we need to jump through and during this session we will discover how Project IDX is a browser-based development workspace that aims to use AI assistance to simplify full-stack, multiplatform app development.

In today's fast-paced digital world, developers are constantly seeking ways to streamline their workflows and accelerate their development cycles. Project IDX, a groundbreaking browser-based development workspace, leverages the power of AI to revolutionize the way we build applications. This talk delves into the core features and benefits of Project IDX, demonstrating how it empowers developers to achieve unprecedented levels of productivity and innovation.

Machine Learning Tools build for Developers en

During this session, I will list and give specific informations about the best toolsto use for each category of developers. Do you want to switch on AI or integrate it in your daily work ?

Building a Research Multi Agent System - a Design Pattern Overview with Gemini 2.0 en fr

In today's rapidly evolving technology landscape, businesses frequently need to conduct comprehensive research and analysis that spans multiple data sources, requires complex reasoning, and demands clear actionable insights. Whether it's market research, competitive analysis, urban planning, or scientific research, the challenges remain similar: how to efficiently gather, process, and synthesize information while ensuring accuracy and scalability.

In this session, as a developer, you'll discover how to create intelligent agents and multi-agent systems using Vertex AI Gemini 2.0.

#Google Colab Installed #Workshop session #Two computers for the demo part #Pretest material before session

Construire un système multi-agents de recherche - un aperçu des modèles de conception avec Gemini 2. en fr

Dans le paysage technologique actuel, qui évolue rapidement, les entreprises ont souvent besoin de mener des recherches et des analyses complètes qui couvrent plusieurs sources de données, nécessitent un raisonnement complexe et exigent des informations claires et exploitables. Qu'il s'agisse d'études de marché, d'analyses concurrentielles, de planification urbaine ou de recherche scientifique, les défis restent les mêmes : comment rassembler, traiter et synthétiser efficacement les informations tout en garantissant la précision et l'évolutivité.

Dans cette session, en tant que développeur, vous découvrirez comment créer des agents intelligents et des systèmes multi-agents en utilisant Vertex AI Gemini 2.0.

#Google Colab installé #Séance d'atelier #Deux ordinateurs pour la partie démo #Matériel de pré-test avant la séance

Create a Multi-Speaker Podcast with Gemini 2.0 & Text-to-Speech en fr

This session demonstrates how to use the Gemini API in Vertex AI to generate an engaging multi-speaker podcast using studio voices in the Text-to-Speech API.

This can be useful for creating interviews, interactive storytelling, video games, e-learning platforms, and accessibility solutions.

The steps performed include:

Load a PDF file from a Google Cloud Storage bucket or public URL
Summarize the content using Gemini 2.0 Flash
Return a pre-defined JSON schema using Controlled Generation
Create a multi speaker conversation from the JSON script using Text-to-Speech.
Generate the audio as MP3 file.

Créer un podcast à plusieurs locuteurs avec Gemini 2.0 et la synthèse vocale en fr

Cette session montre comment utiliser l'API Gemini dans Vertex AI pour générer un podcast attrayant à plusieurs locuteurs en utilisant des voix de studio dans l'API Text-to-Speech.

Cela peut être utile pour créer des interviews, des récits interactifs, des jeux vidéo, des plateformes d'apprentissage en ligne et des solutions d'accessibilité.

Les étapes à suivre sont les suivantes

Chargement d'un fichier PDF à partir d'un panier Google Cloud Storage ou d'une URL publique.
Résumer le contenu à l'aide de Gemini 2.0 Flash
Renvoi d'un schéma JSON prédéfini à l'aide de la génération contrôlée
Créer une conversation à plusieurs interlocuteurs à partir du script JSON en utilisant la synthèse vocale.
Générer l'audio sous forme de fichier MP3.