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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Eric Ngoiya

Date d'abonnement : 2023

Ligue d'Argent

18670 points
Planetary Scale Earth Observation with Google Earth Engine Earned juin 13, 2024 EDT
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud Earned mars 17, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable Earned fév. 6, 2024 EST
Architecture encodeur/décodeur Earned déc. 7, 2023 EST
Mécanisme d'attention Earned déc. 6, 2023 EST
Modèles Transformer et modèle BERT Earned déc. 6, 2023 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud Earned nov. 28, 2023 EST
Présentation de l'IA générative Earned oct. 20, 2023 EDT
Implémenter des pipelines CI/CD sur Google Cloud Earned août 20, 2023 EDT
Principes fondamentaux de la sécurité et de l'identité Earned juil. 31, 2023 EDT
Créer un réseau Google Cloud sécurisé Earned juil. 28, 2023 EDT
Kubernetes dans Google Cloud Earned juil. 26, 2023 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned juil. 21, 2023 EDT
Se préparer à devenir Professional Cloud Architect Earned juil. 17, 2023 EDT

Learn how public sector agencies and academic researchers leverage Google Earth Engine to distill meaningful insights from petabytes of Earth Observation at planetary scale. Google Earth Engine is a fully managed geospatial platform that has enabled research for more than a decade in environmental areas such as forestry, agriculture, water, and sustainability.

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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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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 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 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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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 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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Obtenez le badge de compétence intermédiaire en suivant le cours Implémenter des pipelines CI/CD sur Google Cloud, dans lequel vous apprendrez à utiliser Artifact Registry, Cloud Build et Cloud Deploy. Vous interagirez avec la console Cloud, Google Cloud CLI, Cloud Run et GKE. Vous apprendrez à créer des pipelines d'intégration continue, à stocker et sécuriser des artefacts, à rechercher des failles et à attester de la validité de versions approuvées. Vous vous entraînerez également à déployer des applications sur GKE et Cloud Run.

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La sécurité est un aspect primordial des services Google Cloud. C'est pourquoi Google Cloud a développé des outils spécifiques pour garantir la sécurité de vos projets et le bon fonctionnement de l'authentification. Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec le service Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, la référence en termes de gestion des comptes utilisateur et de machines virtuelles. Vous développerez vos compétences en sécurité réseau en provisionnant des VPC et des VPN, et vous découvrirez les outils existants pour lutter contre les menaces de sécurité et la perte de données.

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Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Créer un réseau Google Cloud sécurisé, dans lequel vous découvrirez plusieurs ressources liées à la mise en réseau permettant de créer, de faire évoluer et de sécuriser vos applications sur Google Cloud.

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Kubernetes est le système d'orchestration de conteneurs le plus populaire, et Google Kubernetes Engine a été conçu spécifiquement pour les déploiements gérés de Kubernetes dans Google Cloud. Dans ce cours de niveau avancé, vous allez suivre des ateliers pratiques pour apprendre à configurer les images et les conteneurs Docker, ainsi qu'à déployer des applications Kubernetes Engine opérationnelles. Vous allez également acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'orchestration de conteneurs à votre propre workflow. Vous cherchez un atelier challenge pratique pour démontrer vos compétences et valider vos connaissances ? Suivez cet atelier challenge complémentaire après avoir terminé ce cours et le cours Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge numérique Google Cloud exclusif.

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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification qui permet de devenir Professional Cloud Architect. Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.

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