Tushar Gupta
Date d'abonnement : 2021
Ligue de bronze
10900 points
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned sept. 26, 2025 EDT
Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned sept. 26, 2025 EDT
[CEPF L300 Course]: Infrastructure Modernization
Earned juin 20, 2025 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned oct. 29, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned jan. 6, 2024 EST
Introduction à l'IA responsable
Earned jan. 6, 2024 EST
Présentation des grands modèles de langage
Earned jan. 6, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - Français
Earned jan. 6, 2024 EST
Présentation de l'IA générative
Earned jan. 5, 2024 EST
[Accelerate 2022]: TechCon Lab Bash 2022
Earned jan. 13, 2022 EST
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.
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Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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This Infrastructure Modernization course consists of a series of advanced-level
labs designed to validate your proficiency in modernizing a customer's IT infrastructure
using Google Cloud. Each lab presents a set of the required tasks that you must
complete with minimal assistance. The labs in this course have replaced the
previous L300 Infrastructure Modernization Challenge Lab. If you have already completed
the Challenge Lab as part of your L300 accreditation requirement, it will be carried
over and count towards your L300 status.
You must score 80% or higher for each lab to complete this course, and fulfill your CEPF L300 Security requirement.
Course Status: New required labs will be released between June and September 2026. You must use the latest version of the course to access these labs and ensure your progress is tracked correctly.
If a green upgrade banner appears at the top of the page, follow the prompts to upgrade before continuing. If no banner is shown, you are already …
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Découvrez comment utiliser Gemini Notebook afin de créer un guide de préparation personnalisé pour l'examen de certification Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Vous allez passer en revue les fonctionnalités de Gemini Notebook, créer un notebook et utiliser le guide de préparation pour vous entraîner en vue d'un examen de certification.
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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 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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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 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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Welcome to the TechCon Lab Bash 2022 hands-on lab event! Below, you are presented with a series of labs ranging from Level 100 to Level 400. Level 100 labs are video walkthroughs of the lab content. Level 200 labs are traditional Learning Labs which provide you with step-by-step instructions. Level 300 are Challenge Labs which provide you with limited instructions and a hands-on technical scenario to solve. Level 400 are break/fix labs where you must identify the issues in the environment and resolve them.
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