Dr Jawad Ahmad Dar
Date d'abonnement : 2026
Ligue d'Argent
2050 points
Date d'abonnement : 2026
Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production. Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.
Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.
Bienvenue dans le cours sur Cloud TPU. Nous allons explorer les avantages et les inconvénients des TPU dans différents scénarios et comparer différents accélérateurs de TPU pour vous aider à choisir celui qui vous convient le mieux. Vous découvrirez des stratégies pour optimiser les performances et l'efficacité de vos modèles d'IA et comprendrez l'importance de l'interopérabilité GPU/TPU pour des flux de travail d'apprentissage automatique flexibles. Grâce à des contenus attrayants et à des démonstrations pratiques, nous vous guiderons étape par étape pour exploiter efficacement les TPU.
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.