Date d'abonnement : 2021
Présentation de l'IA générative
Earned juil. 5, 2023 EDT
Building Scalable Java Microservices with Spring Boot and Spring Cloud
Earned fév. 27, 2022 EST
Kubernetes dans Google Cloud
Earned fév. 26, 2022 EST
Les bases de Google Cloud
Earned fév. 20, 2022 EST
Sécurité des API avec la plate-forme d'API Apigee
Earned fév. 20, 2022 EST
Cloud Healthcare API
Earned jan. 31, 2022 EST
Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
The microservices architecture describes a software design pattern in which an application is a collection of loosely coupled services. These services are fine-grained, and can be individually maintained and scaled. The microservices architecture is ideal for the public cloud, with its focus on elastic scaling with on-demand resources. In this course, you will build a Java application using Spring Boot and Spring Cloud on Google Cloud.
Kubernetes est le système d'orchestration de conteneurs le plus populaire, et Google Kubernetes Engine a été conçu spécifiquement pour les déploiements gérés de Kubernetes dans Google Cloud. Dans ce cours de niveau avancé, vous allez suivre des ateliers pratiques pour apprendre à configurer les images et les conteneurs Docker, ainsi qu'à déployer des applications Kubernetes Engine opérationnelles. Vous allez également acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'orchestration de conteneurs à votre propre workflow. Vous cherchez un atelier challenge pratique pour démontrer vos compétences et valider vos connaissances ? Suivez cet atelier challenge complémentaire après avoir terminé ce cours et le cours Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.
Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec les outils et services fondamentaux de Google Cloud. Des vidéos facultatives vous fourniront davantage de contexte et vous permettront de réviser les concepts abordés lors des ateliers pratiques. Ce premier cours sur les bases de Google Cloud est recommandé aux personnes qui s'intéressent à Google Cloud. Vous pouvez le suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, à la fin, vous aurez acquis des compétences pratiques utiles pour lancer votre premier projet Google Cloud. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine ou avec l'équilibrage de charge, 'Les bases de Google Cloud' constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme.
Dans ce cours, vous allez apprendre à sécuriser vos API. Vous explorerez les enjeux de sécurité auxquels vos API seront confrontées. Vous vous familiariserez avec OAuth, la principale méthode d'autorisation pour les API REST. Vous découvrirez les jetons Web JSON (JWT) et la sécurité fédérée. Vous apprendrez également à vous protéger contre les requêtes malveillantes, à envoyer des requêtes de manière sécurisée sur un réseau public et à sécuriser vos données pour les utilisateurs d'Apigee. Grâce à un ensemble de présentations, d'ateliers pratiques et de ressources complémentaires, vous apprendrez à concevoir, créer, sécuriser, déployer et gérer des solutions d'API à l'aide de la plate-forme d'API Apigee de Google Cloud. Il s'agit du deuxième cours de la série "Développer des API avec la plate-forme d'API Apigee". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Développement d'API avec la plate-forme d'API Apigee".
Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.