Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Heena Dawani
Date d'abonnement : 2019
Ligue de bronze
7130 points
Mécanisme d'attention
Earned fév. 2, 2024 EST
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned fév. 1, 2024 EST
Introduction à la génération d'images
Earned fév. 1, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned fév. 1, 2024 EST
Teradata to BigQuery
Earned nov. 7, 2023 EST
Automate Data Migrations to BigQuery
Earned nov. 7, 2023 EST
BigQuery Migration Service
Earned nov. 6, 2023 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 16, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned oct. 13, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned oct. 13, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned oct. 13, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 13, 2023 EDT
Principes de base de BigQuery pour les utilisateurs professionnels de Teradata
Earned juil. 17, 2023 EDT
Les bases de Google Cloud
Earned mai 16, 2022 EDT
DEPRECATED Cloud Engineering
Earned nov. 10, 2021 EST
Cloud Architecture - Design, Implement, and Manage
Earned nov. 8, 2019 EST
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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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.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of Migration from Teradata to BigQuery using the Data Transfer Service and the Teradata TPT Export Utility. Sample Data will be used during both methods. Learners will complete a challenge lab that focuses on the process of transferring both schema, data and SQL from a Teradata data warehouse to BigQuery.
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This skill badge aims to provide partners an introduction to BigQuery Data Transfer Service and Migration Service, two powerful tools for managing and migrating data in the cloud. Learners will learn how to leverage these tools to efficiently migrate and manage data, and gain hands-on experience through labs.
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In this course, you explore the four components that make up the BigQuery Migration Service. They are Migration Assessment, SQL Translation, Data Transfer Service, and Data Validation. You will use each of these tools to perform a migration using to BigQuery.
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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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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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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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Ce cours aborde les principes de base de BigQuery pour les professionnels qui connaissent les entrepôts de données cloud basés sur SQL dans Teradata et qui souhaitent commencer à travailler dans BigQuery. Grâce à des contenus de cours interactifs et des ateliers pratiques, vous apprendrez à provisionner des ressources, à créer et à partager des éléments de données, à ingérer des données et à optimiser les performances des requêtes dans BigQuery. En vous appuyant sur vos connaissances de Teradata, vous découvrirez également les similitudes et les différences entre Teradata et BigQuery, ce qui vous aidera à prendre en main des entrepôts de données dans BigQuery.
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Dans ce cours d'introduction, vous allez pouvoir vous familiariser avec les outils et services fondamentaux de Google Cloud. Des vidéos facultatives vous fourniront davantage de contexte et vous permettront de réviser les concepts abordés lors des ateliers pratiques. Ce premier cours sur les bases de Google Cloud est recommandé aux personnes qui s'intéressent à Google Cloud. Vous pouvez le suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, à la fin, vous aurez acquis des compétences pratiques utiles pour lancer votre premier projet Google Cloud. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine ou avec l'équilibrage de charge, 'Les bases de Google Cloud' constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme.
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Cette quête fondamentale est unique parmi les autres offres Qwiklabs. Les ateliers ont été conçus pour former les professionnels de l'informatique aux thèmes et aux services figurant dans la certification Google Cloud.
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This quest of "Challenge Labs" gives the student preparing for the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect certification hands-on practice with common business/technology solutions using Google Cloud architectures. Challenge Labs do not provide the "cookbook" steps, but require solutions to be built with minimal guidance, across many Google Cloud technologies. All labs have activity tracking, and in order to earn this badge you must score 100% in each lab. This quest is not easy and will put your Google Cloud technology skills to the test! Be aware that while practice with these labs will increase your knowledge and abilities, additional study, experience, and background in cloud architecture is recommended to prepare for this certification. Complete this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Mécanisme d'attention
Earned fév. 2, 2024 EST
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned fév. 1, 2024 EST
Introduction à la génération d'images
Earned fév. 1, 2024 EST
Generative AI Fundamentals
Earned fév. 1, 2024 EST
Teradata to BigQuery
Earned nov. 7, 2023 EST
Automate Data Migrations to BigQuery
Earned nov. 7, 2023 EST
BigQuery Migration Service
Earned nov. 6, 2023 EST
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 16, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned oct. 13, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned oct. 13, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned oct. 13, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 13, 2023 EDT
Principes de base de BigQuery pour les utilisateurs professionnels de Teradata
Earned juil. 17, 2023 EDT
Les bases de Google Cloud
Earned mai 16, 2022 EDT
DEPRECATED Cloud Engineering
Earned nov. 10, 2021 EST
Cloud Architecture - Design, Implement, and Manage
Earned nov. 8, 2019 EST