Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
Ce cours présente le concept d'IA responsable et les principes associés. Il met en avant des techniques permettant d'identifier des données équitables ou biaisées, et de limiter les biais lors de l'utilisation de l'IA/du ML. Vous découvrirez des méthodes pratiques et des outils pour mettre en place de bonnes pratiques d'IA responsable à l'aide des produits Google Cloud et des outils Open Source.
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.
Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un outil de collaboration Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide à analyser les données client et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à identifier, classer et développer de nouveaux clients à l'aide des données client dans BigQuery. À l'aide d'ateliers pratiques, vous verrez en quoi Gemini améliore les workflows d'analyse de données et de machine learning. Duet AI a été rebaptisé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre. À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques. Les cours doivent être suivis dans cet ordre : 1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing 2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud Ce dernier cours de la série présente les services de big data gérés, ainsi que le machine learning et sa valeur. Il explique également comment aller plus loin pour démontrer vos compétences dans Google Cloud en o…
Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et explique où et comment Google Cloud s'y intègre. À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques. Les cours doivent être suivis dans cet ordre : 1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing 2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud Ce troisième cours aborde les outils d'automatisation et de gestion du cloud, ainsi que la création de réseaux sécurisés.
Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre. À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques. Les cours doivent être suivis dans cet ordre : 1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing 2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud Ce premier cours offre une vue d’ensemble du cloud computing, des façons d’utiliser Google Cloud et des différentes options de calcul.
Les cours Google Cloud Computing Foundations sont destinés aux personnes ayant peu ou pas de connaissances ni d'expérience dans le cloud computing. Ils offrent un aperçu des concepts de base du cloud, du big data et du machine learning, et expliquent où et comment Google Cloud s'y intègre. À la fin de cette série de cours, les participants seront à même de définir ces concepts et auront acquis des compétences pratiques. Les cours doivent être suivis dans cet ordre : 1. Google Cloud Computing Foundations : principes de base du cloud computing 2. Google Cloud Computing Foundations : infrastructure dans Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations : mise en réseau et sécurité dans Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud