Shekhar Manna
Date d'abonnement : 2024
Ligue de Diamant
21350 points
Conception et principes de base des API avec la plate-forme d'API Apigee
Earned avr. 16, 2025 EDT
Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML
Earned nov. 22, 2024 EST
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned nov. 21, 2024 EST
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned nov. 20, 2024 EST
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned nov. 6, 2024 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 2, 2024 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned oct. 23, 2024 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mai 12, 2024 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PCA
Earned mai 10, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned avr. 26, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned avr. 26, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned avr. 23, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned avr. 18, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned avr. 18, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned avr. 18, 2024 EDT
Dans ce cours, vous allez apprendre à concevoir des API et à les documenter à l'aide de spécifications OpenAPI. Vous découvrirez le cycle de vie des API et comment la plate-forme d'API Apigee vous aide à gérer tous les aspects de ce cycle de vie. Vous apprendrez à concevoir des API à l'aide de proxys d'API et à les regrouper dans des produits d'API pour qu'elles puissent être utilisées par les développeurs d'applications.
Grâce à un ensemble de leçons, 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 premier cours de la série "Développer des API avec la plate-forme d'API Apigee". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Sécurité des API avec la plate-forme d'API Apigee".
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Terminez le cours intermédiaire Ingénierie des données pour la modélisation prédictive avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création de pipelines de transformation des données dans BigQuery avec Dataprep by Trifacta ; l'utilisation de Cloud Storage, Dataflow et BigQuery pour créer des workflows ETL (Extract, Transform and Load) ; et la création de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
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Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Managed Service for Apache Spark, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.
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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différents outils, produits et technologies disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide d'étude personnalisé pour l'examen de certification Professional Cloud Architect.
Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook dans Gemini Notebook, et apprendre à utiliser un guide d'étude pour vous entraîner à passer un examen de certification.
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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
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Ce cours présente les modèles de diffusion, une famille de modèles de machine learning qui s'est récemment révélée prometteuse dans le domaine de la génération d'images. Les modèles de diffusion trouvent leur origine dans la physique, et plus précisément dans la thermodynamique. Au cours des dernières années, ils ont gagné en popularité dans la recherche et l'industrie. Ils sont à la base de nombreux modèles et outils Google Cloud avancés de génération d'images. Ce cours vous présente les bases théoriques des modèles de diffusion, et vous explique comment les entraîner et les déployer sur Vertex AI.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Agent Platform pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Agent Platform. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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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.
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