Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Adedayo Adebayo
Date d'abonnement : 2022
Ligue d'Argent
43850 points
Text Prompt Engineering Techniques
Earned juil. 22, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned juil. 18, 2024 EDT
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI
Earned juin 19, 2024 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned déc. 12, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Français
Earned déc. 12, 2023 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned déc. 12, 2023 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned déc. 12, 2023 EST
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned déc. 7, 2023 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Français
Earned déc. 7, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned nov. 27, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned nov. 27, 2023 EST
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned nov. 27, 2023 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned nov. 22, 2023 EST
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned nov. 20, 2023 EST
Systèmes de machine learning de production
Earned nov. 9, 2023 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 2, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned oct. 12, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 10, 2023 EDT
Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de Database Migration Service
Earned juil. 27, 2023 EDT
Créer et gérer des instances Cloud Spanner
Earned juil. 24, 2023 EDT
Créer et gérer des instances AlloyDB
Earned juil. 23, 2023 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned juil. 4, 2023 EDT
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer
Earned juin 28, 2023 EDT
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned juin 25, 2023 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned juin 23, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juin 23, 2023 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey - Locales
Earned juin 22, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned juin 21, 2023 EDT
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mai 31, 2023 EDT
Ingénierie des caractéristiques
Earned mai 26, 2023 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned mai 24, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mai 22, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned mai 20, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned mai 11, 2023 EDT
Cloud Hero DevOps Skills
Earned mars 31, 2023 EDT
Cloud Hero Infra Skills
Earned mars 31, 2023 EDT
ML API Skills
Earned mars 30, 2023 EDT
Cloud Hero BigQuery Skills
Earned mars 29, 2023 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned fév. 8, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 8, 2023 EST
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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Obtenez le badge de compétence intermédiaire Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : la génération de texte, l'analyse d'images et de vidéos pour améliorer la création de contenu, et l'application de techniques d'appel de fonction dans l'API Gemini. Découvrez comment exploiter des techniques Gemini avancées et étendre les capacités de vos projets optimisés par l'IA, et explorez le fonctionnement de la génération de contenu multimodal.
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Terminez le cours d'introduction Dégager des insights des données BigQuery pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'écriture de requêtes SQL, l'interrogation de tables publiques, le chargement d'exemples de données dans BigQuery, la résolution d'erreurs de syntaxe courantes avec l'outil de validation des requêtes de BigQuery et la création de rapports dans Looker Studio en se connectant aux données BigQuery.
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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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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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Obtenez un badge de compétence en terminant le cours intermédiaire Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex. Vous y apprendrez à utiliser la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, AutoML et les services d'entraînement personnalisés pour entraîner, évaluer, régler, expliquer et déployer des modèles de machine learning. Ce cours, qui ouvre droit à un badge de compétence, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
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Dans ce cours, vous profiterez de l'expérience d'ingénieurs et de formateurs en ML qui développent des pipelines de ML chez Google Cloud à l'aide de technologies de pointe. Les premiers modules porteront sur TensorFlow Extended (TFX), la plate-forme Google de machine learning de production basée sur TensorFlow et conçue pour gérer des pipelines et des métadonnées de ML. Vous explorerez les composants de pipelines et apprendrez à orchestrer des pipelines avec TFX. Vous verrez également comment automatiser vos pipelines au moyen d'une intégration et d'un déploiement continus, et comment gérer des métadonnées de ML. Ensuite, nous découvrirons comment automatiser et réutiliser des pipelines de ML sur plusieurs frameworks de ML tels que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et XGBoost. Vous apprendrez également à utiliser Cloud Composer, un autre outil Google Cloud, pour orchestrer vos pipelines d'entraînement continu. Enfin, nous verrons comment utiliser MLflow pour gérer l'ensemble du cycle d…
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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.
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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 ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
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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.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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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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Terminez le cours d'introduction Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l’aide de Database Migration Service pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : migration de données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de différents types de jobs et différentes options de connectivité disponibles dans Database Migration Service et migration de données utilisateur MySQL lors de l'exécution de jobs Database Migration Service.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances Cloud Spanner pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des instances et des bases de données Cloud Spanner et interagir avec elles ; charger des bases de données Cloud Spanner à l'aide de différentes techniques ; sauvegarder des bases de données Cloud Spanner, définir des schémas et comprendre les plans de requête ; déployer une application Web moderne connectée à une instance Cloud Spanner.
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Terminez le cours d'introduction Créer et gérer des instances AlloyDB pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : effectuer les principales tâches et opérations AlloyDB, migrer de PostgreSQL vers AlloyDB, administrer une base de données AlloyDB et accélérer les requêtes analytiques à l'aide du moteur de données en colonnes AlloyDB.
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Ce cours à la demande accéléré présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants explorent et déploient des éléments de solution, y compris l'interconnexion sécurisée de réseaux, l'équilibrage de charge, l'autoscaling, l'automatisation de l'infrastructure et les services gérés.
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Ce cours vous aide à préparer l'examen pour obtenir la certification Associate Cloud Engineer. Vous découvrirez les domaines Google Cloud abordés dans l'examen et verrez comment créer un plan de formation pour améliorer vos connaissances de ces domaines.
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Terminez le cours d'introduction Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la surveillance des machines virtuelles dans Compute Engine, l'utilisation de Cloud Monitoring pour la supervision multiprojet, l'extension des fonctionnalités de surveillance et de journalisation à Cloud Functions, la création et l'envoi de métriques d'application personnalisées, et la configuration d'alertes Cloud Monitoring en fonction de ces métriques personnalisées.
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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.
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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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This course, Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey.
This course helps you structure your preparation for the Associate Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.
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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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Ce cours présente une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour les prétraiter.
On présente à cette équipe trois options de création de modèles de ML pour deux cas d'utilisation spécifiques. Ce cours explique pourquoi l'équipe tire parti des avantages d'AutoML, de BigQuery ML ou de l'entraînement personnalisé pour atteindre ses objectifs.
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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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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 Dataproc, 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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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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Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la plate-forme Vertex AI et comment pouvez-vous l'utiliser pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning AutoML sans écrire une seule ligne de code ? Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ?
Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, …
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Welcome Gamers! Learn to navigate that iterative journey efficiently and effectively using Google Cloud's operations tools!, all while having fun! Deploy a Kubernetes cluster along with a service using Terraform. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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Get hands-on practice with Google Cloud! You will compete with your peers to see who can finish this game with the most points. Speed and accuracy will be used to calculate your scores — earn points by completing the labs accurately and bonus points for speed! Be sure to click “End” where you’re done with each lab to be rewarded your points.
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Welcome Gamers! Explore the power of machine learning by using multiple machine learning APIs together, all while having fun! Translate the text with the Translation API and analyze it with the Natural Language API. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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Get hands-on practice with Google Cloud! You will compete with your peers to see who can finish this game with the most points. Earn points by completing the labs accurately and receive bonus points for speed! Be sure to click “End” where you’re done with each lab to be rewarded your points.
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Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.
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Ce cours présente les produits et services Google Cloud pour le big data et le machine learning compatibles avec le cycle de vie "des données à l'IA". Il explore les processus, défis et avantages liés à la création d'un pipeline de big data et de modèles de machine learning avec Vertex AI sur Google Cloud.
Text Prompt Engineering Techniques
Earned juil. 22, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned juil. 18, 2024 EDT
Explorer l'IA générative avec l'API Gemini dans Vertex AI
Earned juin 19, 2024 EDT
Dégager des insights des données BigQuery
Earned déc. 12, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Français
Earned déc. 12, 2023 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned déc. 12, 2023 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned déc. 12, 2023 EST
Créer et déployer des solutions de machine learning sur Vertex
Earned déc. 7, 2023 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Français
Earned déc. 7, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : gérer les caractéristiques
Earned nov. 27, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned nov. 27, 2023 EST
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned nov. 27, 2023 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned nov. 22, 2023 EST
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned nov. 20, 2023 EST
Systèmes de machine learning de production
Earned nov. 9, 2023 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned nov. 2, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned oct. 12, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 10, 2023 EDT
Migrer des données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de Database Migration Service
Earned juil. 27, 2023 EDT
Créer et gérer des instances Cloud Spanner
Earned juil. 24, 2023 EDT
Créer et gérer des instances AlloyDB
Earned juil. 23, 2023 EDT
Infrastructure Google Cloud flexible : scaling et automatisation
Earned juil. 4, 2023 EDT
Se préparer à devenir Associate Cloud Engineer
Earned juin 28, 2023 EDT
Surveiller et journaliser avec Google Cloud Observability
Earned juin 25, 2023 EDT
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned juin 23, 2023 EDT
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned juin 23, 2023 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey - Locales
Earned juin 22, 2023 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned juin 21, 2023 EDT
Machine learning au sein de l'entreprise
Earned mai 31, 2023 EDT
Ingénierie des caractéristiques
Earned mai 26, 2023 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned mai 24, 2023 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned mai 22, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned mai 20, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Français
Earned mai 11, 2023 EDT
Cloud Hero DevOps Skills
Earned mars 31, 2023 EDT
Cloud Hero Infra Skills
Earned mars 31, 2023 EDT
ML API Skills
Earned mars 30, 2023 EDT
Cloud Hero BigQuery Skills
Earned mars 29, 2023 EDT
Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud
Earned fév. 8, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Français
Earned fév. 8, 2023 EST