Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
George Chizhmak
Date d'abonnement : 2023
Ligue d'Or
16135 points
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned fév. 24, 2024 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned fév. 18, 2024 EST
Mécanisme d'attention
Earned fév. 18, 2024 EST
Introduction à la génération d'images
Earned fév. 18, 2024 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned fév. 18, 2024 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned fév. 18, 2024 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned fév. 18, 2024 EST
Présentation de l'IA générative
Earned fév. 18, 2024 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 25, 2023 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned oct. 16, 2023 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 7, 2023 EDT
Partager des données avec Google Data Cloud
Earned oct. 3, 2023 EDT
Créer des objets LookML dans Looker
Earned sept. 30, 2023 EDT
Premiers pas avec Looker
Earned sept. 23, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned sept. 22, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned sept. 22, 2023 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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.
En savoir plus
Obtenez un badge de compétence avancé en suivant le cours Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud, qui présente les fonctionnalités de base des technologies de machine learning et d'IA suivantes : l'API Cloud Vision, l'API Cloud Translation et l'API Cloud Natural Language.
En savoir plus
Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Partager des données avec Google Data Cloud. Vous pourrez ainsi acquérir une expérience pratique concernant les partenaires de partage de données Google Cloud, qui disposent d'ensembles de données propriétaires que les clients peuvent utiliser pour effectuer des analyses de données. Les clients s'abonnent à ces données et les interrogent dans leur propre plate-forme. Ils les enrichissent ensuite avec leurs propres ensembles de données et utilisent leurs outils de visualisation pour les tableaux de bord destinés à leur clientèle.
En savoir plus
Terminez le cours d'introduction Créer des objets LookML dans Looker pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : créer des dimensions, des mesures, des vues et des tables dérivées ; définir des types de filtres et de mesures en fonction des exigences ; mettre à jour les dimensions et les mesures ; créer et affiner des explorations ; joindre des vues à des explorations existantes et choisir les objets LookML à créer en fonction des exigences métier.
En savoir plus
Obtenez un badge de compétence en suivant le cours Premiers pas avec Looker, dans lequel vous apprendrez à analyser, visualiser et organiser des données à l'aide de Looker Studio et Looker.
En savoir plus
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.
En savoir plus
Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned fév. 24, 2024 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned fév. 18, 2024 EST
Mécanisme d'attention
Earned fév. 18, 2024 EST
Introduction à la génération d'images
Earned fév. 18, 2024 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned fév. 18, 2024 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned fév. 18, 2024 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned fév. 18, 2024 EST
Présentation de l'IA générative
Earned fév. 18, 2024 EST
Dégager des insights des données BigQuery
Earned oct. 25, 2023 EDT
Développer votre réseau Google Cloud
Earned oct. 16, 2023 EDT
Utiliser des API de machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 7, 2023 EDT
Partager des données avec Google Data Cloud
Earned oct. 3, 2023 EDT
Créer des objets LookML dans Looker
Earned sept. 30, 2023 EDT
Premiers pas avec Looker
Earned sept. 23, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned sept. 22, 2023 EDT
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned sept. 22, 2023 EDT