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egidio brigenti
Date d'abonnement : 2021
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned nov. 14, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned nov. 13, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned nov. 6, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned nov. 3, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) avec Vertex AI : évaluation des modèles
Earned oct. 30, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned oct. 28, 2025 EDT
Infrastructure fondamentale Google Cloud : principes de base
Earned mai 17, 2024 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned mai 7, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned jan. 31, 2024 EST
Conception et principes de base des API avec la plate-forme d'API Apigee
Earned déc. 7, 2023 EST
On Premises Management, Security, and Upgrade with Google Cloud's Apigee API Platform
Earned déc. 6, 2023 EST
On Premises Capacity Upgrade and Monitoring with Google Cloud's Apigee API Platform
Earned déc. 5, 2023 EST
On Premises Installation and Fundamentals with Google Cloud's Apigee API Platform
Earned nov. 14, 2023 EST
Upgrading and Monitoring the Apigee Hybrid API Platform
Earned nov. 10, 2023 EST
Managing and Securing the Apigee Hybrid API Platform
Earned nov. 8, 2023 EST
Architecting and Installing the Apigee Hybrid API Platform
Earned nov. 6, 2023 EST
Développement d'API avec la plate-forme d'API Apigee
Earned nov. 2, 2023 EDT
Sécurité des API avec la plate-forme d'API Apigee
Earned oct. 27, 2023 EDT
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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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.
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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 accéléré à la demande présente aux participants les services complets et flexibles d'infrastructure et de plate-forme offerts par Google Cloud, en s'intéressant plus particulièrement à Compute Engine. À travers un ensemble de cours vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants découvrent et déploient des éléments de solution, y compris des composants d'infrastructure tels que des réseaux, des machines virtuelles et des services d'applications. Vous découvrirez comment utiliser Google Cloud via la console et Cloud Shell. Vous en apprendrez également plus sur le rôle d'un architecte cloud, sur les approches de la conception d'infrastructure et sur la configuration de réseaux virtuels avec Virtual Private Cloud (VPC), les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les adresses IP, les routes et les règles de pare-feu.
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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différents outils, produits et technologies disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à concevoir des API et à les documenter à l'aide de spécifications OpenAPI. Vous découvrirez le cycle de vie des API et comment la plate-forme d'API Apigee vous aide à gérer tous les aspects de ce cycle de vie. Vous apprendrez à concevoir des API à l'aide de proxys d'API et à les regrouper dans des produits d'API pour qu'elles puissent être utilisées par les développeurs d'applications.
Grâce à un ensemble de leçons, d'ateliers pratiques et de ressources complémentaires, vous apprendrez à concevoir, créer, sécuriser, déployer et gérer des solutions d'API à l'aide de la plate-forme d'API Apigee de Google Cloud.
Il s'agit du premier cours de la série "Développer des API avec la plate-forme d'API Apigee". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Sécurité des API avec la plate-forme d'API Apigee".
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This course discusses the management and operation of the Apigee platform for private cloud.
It includes topics on operational practices, API deployment, analytics, security and upgrade of the platform. This is the second course of the Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud course series. After completing this course, enroll in the On Premises Capacity Upgrade and Monitoring with Google Cloud's Apigee API Platform course.
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Learn how to upgrade capacity for the Apigee for private cloud platform installation, and how to monitor the platform. This is the third and final course of the Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud series.
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This course introduces you to the fundamentals and advanced practices applicable to the installation and management of Google Cloud's Apigee API Platform for private cloud.
Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials,
you will learn how to design, install, secure, manage, and scale Apigee API Platform.
This is the first course of the Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud series. After completing this course, enroll in the On Premises Management, Security, and Upgrade with Google Cloud's Apigee API Platform course.
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This course discusses the upgrade process for Apigee hybrid, and teaches you how to monitor and troubleshoot the hybrid runtime plane components.
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This course discusses how environments are managed in Apigee hybrid, and how runtime plane components are secured. You will also learn how to deploy and debug API proxies in Apigee hybrid, and about capacity planning and scaling.
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This course introduces you to the fundamentals and practices used to install and manage Google Cloud's Apigee API Platform for hybrid cloud.
Through a combination of lectures, a hands-on lab, and supplemental materials, you will learn how to install and operate the Apigee API Platform.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer des API exploitant plusieurs services et à utiliser du code personnalisé sur Apigee. Vous découvrirez également la gestion des erreurs et apprendrez à partager la logique entre les proxys. Vous vous familiariserez avec la gestion du trafic et la mise en cache. Vous créerez un portail des développeurs et y publierez votre API. Vous découvrirez la journalisation et l'analyse, ainsi que la CI/CD et les différents modèles de déploiement pris en charge par Apigee.
Grâce à un ensemble de présentations, d'ateliers pratiques et de ressources complémentaires, vous apprendrez à concevoir, créer, sécuriser, déployer et gérer des solutions d'API à l'aide de la plate-forme d'API Apigee de Google Cloud.
Il s'agit du troisième et dernier cours de la série "Développer des API avec la plate-forme d'API Apigee".
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Dans ce cours, vous allez apprendre à sécuriser vos API. Vous explorerez les enjeux de sécurité auxquels vos API seront confrontées. Vous vous familiariserez avec OAuth, la principale méthode d'autorisation pour les API REST. Vous découvrirez les jetons Web JSON (JWT) et la sécurité fédérée. Vous apprendrez également à vous protéger contre les requêtes malveillantes, à envoyer des requêtes de manière sécurisée sur un réseau public et à sécuriser vos données pour les utilisateurs d'Apigee.
Grâce à un ensemble de présentations, d'ateliers pratiques et de ressources complémentaires, vous apprendrez à concevoir, créer, sécuriser, déployer et gérer des solutions d'API à l'aide de la plate-forme d'API Apigee de Google Cloud.
Il s'agit du deuxième cours de la série "Développer des API avec la plate-forme d'API Apigee". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours "Développement d'API avec la plate-forme d'API Apigee".
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