Date d'abonnement : 2025
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned jan. 7, 2026 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned jan. 5, 2026 EST
Créer un guide de préparation à la certification : PMLE
Earned jan. 5, 2026 EST
Google Cloud IAM et mise en réseau pour les utilisateurs professionnels d'AWS
Earned déc. 30, 2025 EST
Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les participants s'entraîneront à utiliser l'ingestion en flux continu de Vertex AI Feature Store au niveau du SDK.
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.
Découvrez comment utiliser NotebookLM 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 NotebookLM, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
Il s'agit du premier cours d'une série de quatre destinés aux architectes et ingénieurs cloud possédant déjà des connaissances sur AWS. Il compare les solutions Google Cloud et AWS, et guide les professionnels dans leur utilisation. Ce cours est consacré à Identity and Access Management (IAM) et à la mise en réseau dans Google Cloud. Les participants mettront en application leurs connaissances de la gestion des accès et de la mise en réseau dans AWS pour explorer les similitudes et les différences avec la gestion des accès et la mise en réseau dans Google Cloud. Ils s'entraîneront également à créer et gérer des ressources Google Cloud.