Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Angga Pranata
Date d'abonnement : 2024
Ligue de Diamant
21045 points
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned sept. 20, 2024 EDT
Gemini pour les développeurs d'applications
Earned sept. 14, 2024 EDT
Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud
Earned sept. 14, 2024 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision
Earned sept. 9, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned sept. 7, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned sept. 3, 2024 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned sept. 1, 2024 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned août 25, 2024 EDT
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned août 25, 2024 EDT
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned août 24, 2024 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned août 23, 2024 EDT
Ingénierie des caractéristiques
Earned avr. 20, 2024 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned avr. 12, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned avr. 7, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mars 28, 2024 EDT
Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
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Dans ce cours, vous découvrirez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA générative, aide les développeurs à créer des applications. Vous apprendrez à demander à Gemini d'expliquer du code, de recommander des services Google Cloud et de générer du code pour vos applications. À l'aide d'un atelier pratique, vous verrez en quoi Gemini améliore le workflow de développement d'applications.
Duet AI a été renommé Gemini, notre modèle nouvelle génération.
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Obtenez le badge de compétence de niveau intermédiaire en suivant le cours Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud. Vous y apprendrez à utiliser TensorFlow et Vertex AI pour créer et entraîner des modèles de machine learning. Vous interagissez principalement avec les notebooks Vertex AI Workbench gérés par l'utilisateur.
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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Analyser des images avec l'API Cloud Vision. Vous y découvrirez comment exploiter l'API Cloud Vision pour diverses tâches, y compris l'extraction de texte à partir d'images.
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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…
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L'utilisation de la puissance de calcul à grande échelle pour détecter des modèles et lire des images est l'une des technologies fondamentales de l'IA, des voitures sans conducteur à la reconnaissance faciale. Google Cloud Platform offre une vitesse et une précision de pointe grâce à des systèmes qui peuvent être utilisés simplement en appelant des API. Doté en plus d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Dans ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement de l'image. Au cours de divers ateliers, vous allez étiqueter des images, détecter des visages et des points de repère, mais aussi extraire, analyser et traduire du texte à partir d'images.
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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes en vogue dans le domaine de l'informatique. Ce sont toutefois des disciplines pointues, pour lesquelles il n'est pas toujours simple de trouver des documents de référence. Heureusement, Google Cloud propose des services conviviaux dédiés, ainsi que ce cours d'introduction, pour vous aider à faire vos premiers pas avec des outils comme BigQuery, l'API Cloud Speech et Video Intelligence.
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Il n'a échappé à personne que le machine learning est une technologie très dynamique, et Google Cloud Platform a joué un rôle déterminant dans son développement. Doté d'une multitude d'API, GCP propose un outil pour pratiquement toutes les tâches de machine learning. Avec ce cours d'introduction, vous allez vous familiariser avec le machine learning et son application au traitement du langage. Au cours de divers ateliers, vous allez extraire des entités à partir de texte, effectuer une analyse des sentiments et de la syntaxe, ainsi que transcrire du contenu audio avec l'API Speech-to-Text.
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Obtenez un badge de compétence en validant le cours Analyser la parole et le langage avec les API Google, dans lequel vous apprendrez à utiliser les API Natural Language et Speech en conditions réelles.
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Obtenez un badge de compétence en effectuant la quête Analyser les sentiments avec l'API Natural Language, qui vous explique comment l'API extrait le sentiment à partir d'un texte.
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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.
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Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer la précision des modèles de ML et de déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles. Ce cours inclut également du contenu et des ateliers portant sur l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
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Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.
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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 différentes technologies, produits et outils 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.
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned sept. 20, 2024 EDT
Gemini pour les développeurs d'applications
Earned sept. 14, 2024 EDT
Classer des images avec TensorFlow sur Google Cloud
Earned sept. 14, 2024 EDT
Analyser des images avec l'API Cloud Vision
Earned sept. 9, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations : données, ML et IA dans Google Cloud
Earned sept. 7, 2024 EDT
Intro au ML : traitement de l'image
Earned sept. 3, 2024 EDT
Bases : Données, ML, IA
Earned sept. 1, 2024 EDT
Intro au ML : traitement du langage
Earned août 25, 2024 EDT
Analyser la parole et le langage avec les API Google
Earned août 25, 2024 EDT
Analyser les sentiments avec l'API Natural Language
Earned août 24, 2024 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI
Earned août 23, 2024 EDT
Ingénierie des caractéristiques
Earned avr. 20, 2024 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned avr. 12, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned avr. 7, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mars 28, 2024 EDT