ritik kumar
Date d'abonnement : 2024
Ligue d'Or
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Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mai 20, 2024 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned mai 20, 2024 EDT
Mécanisme d'attention
Earned mai 20, 2024 EDT
Gemini dans Google Meet
Earned mai 20, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned mai 19, 2024 EDT
Gemini dans Google Slides
Earned mai 17, 2024 EDT
Gemini dans Google Docs
Earned mai 17, 2024 EDT
Gemini dans Gmail
Earned mai 17, 2024 EDT
Google Workspace avec Gemini : les bases de votre workflow d'IA
Earned mai 17, 2024 EDT
Gemini dans Google Sheets
Earned mai 12, 2024 EDT
Scaling avec la suite Google Cloud Operations
Earned mai 8, 2024 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned mai 8, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned mai 8, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 7, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 5, 2024 EDT
Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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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 explique comment utiliser Gemini dans Google Meet pour améliorer la collaboration vidéo. Apprenez à automatiser la prise de notes, à utiliser la traduction en temps réel de texte et la traduction vocale, à rattraper en privé les discussions manquées et à optimiser instantanément la qualité audio et vidéo.
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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Slides pour transformer des concepts en présentations visuellement percutantes. Apprenez à générer des présentations structurées à partir d'un seul prompt ou d'un document source existant, à affiner la mise en page des diapositives à l'aide de l'amélioration de la conception automatisée, à créer des photos et des graphiques vectoriels personnalisés, et à rédiger de manière dynamique le texte des diapositives ainsi que des commentaires du présentateur précis.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Docs pour simplifier la rédaction et la création de contenus. Apprenez à rédiger des documents à partir de zéro, à affiner le ton et la clarté de vos écrits grâce à des outils interactifs, à résumer des fichiers complexes et à transformer facilement des textes longs en ressources structurées pour d'autres applications Google Workspace.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Gmail pour optimiser la gestion de vos e-mails. Apprenez à résumer de longs fils de discussion, à récupérer des informations en langage naturel, à rédiger des réponses professionnelles et à organiser des stratégies de communication directement dans votre boîte de réception.
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Gemini pour Google Workspace fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce parcours de formation, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Workspace.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Sheets pour automatiser l'organisation des données et traiter des chiffres complexes. Apprenez à structurer des tableaux à partir de texte brut, à remplir automatiquement des données à l'aide du langage naturel, à générer des formules de feuille de calcul natives à la demande et à extraire rapidement des insights ou des visualisations de haut niveau sans avoir besoin de compétences avancées en la matière.
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Les organisations de toutes tailles exploitent le potentiel et la flexibilité du cloud afin de transformer leurs opérations. Toutefois, la gestion et le scaling des ressources cloud peuvent s'avérer complexes. Ce cours présente les concepts fondamentaux des opérations modernes, de la fiabilité et de la résilience dans le cloud, ainsi que la manière dont Google Cloud peut vous aider à atteindre ces objectifs.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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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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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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