Date d'abonnement : 2026
Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud
Earned jan. 7, 2026 EST
AI Infrastructure : Cloud TPU
Earned jan. 7, 2026 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned jan. 7, 2026 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned jan. 7, 2026 EST
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned jan. 7, 2026 EST
L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) représentent une évolution importante de l'informatique et transforment rapidement un grand nombre de secteurs. Le cours "Innover avec l'intelligence artificielle de Google Cloud" explore comment les organisations peuvent utiliser l'IA et le ML pour transformer leurs processus métier. 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.
Bienvenue dans le cours sur Cloud TPU. Nous allons explorer les avantages et les inconvénients des TPU dans différents scénarios et comparer différents accélérateurs de TPU pour vous aider à choisir celui qui vous convient le mieux. Vous découvrirez des stratégies pour optimiser les performances et l'efficacité de vos modèles d'IA et comprendrez l'importance de l'interopérabilité GPU/TPU pour des flux de travail d'apprentissage automatique flexibles. Grâce à des contenus attrayants et à des démonstrations pratiques, nous vous guiderons étape par étape pour exploiter efficacement les TPU.
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.
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.
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.