Date d'abonnement : 2025
AI Infrastructure : Cloud GPU
Earned déc. 22, 2025 EST
Mise en réseau dans Google Cloud : architecture réseau
Earned déc. 22, 2025 EST
AI Infrastructure : introduction à AI Hypercomputer
Earned oct. 24, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned oct. 23, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned oct. 17, 2025 EDT
Le matériel puissant qui se cache derrière l'IA vous intrigue ? Ce module décortique les ordinateurs à intelligence artificielle optimisés pour les performances et vous montre pourquoi ils sont si importants. Nous allons voir comment les CPU, les GPU et les TPU rendent les tâches d'IA extrêmement rapides, ce qui fait la spécificité de chacun, et comment les logiciels d'IA en tirent le meilleur parti. À la fin de ce module, vous saurez exactement comment sélectionner le GPU adapté à vos projets d'IA, ce qui vous permettra de faire des choix judicieux pour vos charges de travail d'IA.
Bienvenue dans le troisième cours de la série "Mise en réseau dans Google Cloud", intitulé "Architecture réseau". Dans ce cours, vous allez explorer les principes fondamentaux de la conception d'architectures réseau efficaces et évolutives dans Google Cloud. Dans le module 1 "Présentation de l'architecture réseau", nous vous présenterons d'abord les principaux composants et concepts de l'architecture réseau, y compris les sous-réseaux, les routes, les pare-feu et l'équilibrage de charge. Dans le module 2 "Topologies de réseaux", nous aborderons ensuite diverses topologies de réseaux couramment utilisées dans Google Cloud, et examinerons leurs points forts et leurs points faibles.
Vous souhaitez utiliser AI Hypercomputer ? Ce cours est conçu pour vous aider à vous lancer. Nous aborderons les principes de base de cet outil et comment il aide l'IA dans ses charges de travail. Vous découvrirez les différents composants d'un hypercalculateur, tels que les GPU, les TPU et les CPU, et apprendrez à choisir la méthode de déploiement la mieux adaptée à vos besoins.
Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production. Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.
Dans ce cours, vous allez acquérir les connaissances et les outils nécessaires pour identifier les problématiques uniques auxquelles les équipes MLOps sont confrontées lors du déploiement et de la gestion de modèles d'IA générative. Vous verrez également en quoi Vertex AI permet aux équipes d'IA de simplifier les processus MLOps et de faire aboutir leurs projets d'IA générative.