Vasishth Gupta
Date d'abonnement : 2026
Ligue d'Argent
8416 points
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned jan. 28, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned jan. 28, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned jan. 28, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned jan. 28, 2026 EST
AI Infrastructure : techniques de mise en réseau
Earned jan. 27, 2026 EST
AI Infrastructure : options de stockage
Earned jan. 27, 2026 EST
Infrastructure d'IA : types de déploiements
Earned jan. 27, 2026 EST
AI Infrastructure : Cloud TPU
Earned jan. 27, 2026 EST
AI Infrastructure : Cloud GPU
Earned jan. 27, 2026 EST
AI Infrastructure : introduction à AI Hypercomputer
Earned jan. 27, 2026 EST
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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Bienvenue dans le cours "AI Infrastructure : techniques de mise en réseau".
Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter l'infrastructure à large bande passante et à faible latence de Google Cloud pour optimiser le transfert de données et la communication entre tous les composants de votre système d'IA. À la fin de ce cours, vous comprendrez le rôle essentiel que joue la mise en réseau dans l'ensemble du pipeline d'IA, de l'ingestion de données et de l'entraînement à l'inférence. Vous serez également capable d'appliquer les bonnes pratiques pour vous assurer que vos charges de travail s'exécutent à vitesse maximale.
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Dans ce cours, vous découvrirez en détail les solutions de stockage disponibles sur Google Cloud, spécialement conçues pour les charges de travail d'IA et de calcul haute performance (HPC). Vous apprendrez à choisir le stockage adapté à chaque étape du cycle de vie du ML. Vous découvrirez comment optimiser les performances d'E/S pendant l'entraînement, à gérer des ensembles de données massifs pour la préparation des données et à livrer les artefacts du modèle avec une faible latence. Grâce à des exemples et à des démonstrations pratiques, vous acquerrez l'expertise nécessaire pour concevoir des solutions de stockage robustes qui accéléreront vos innovations en matière d'IA.
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Ce cours constitue un guide complet pour déployer, gérer et optimiser des charges de travail d'IA et de calcul hautes performances (HPC) sur Google Cloud. À travers une série de leçons et de démonstrations pratiques, vous explorerez diverses stratégies de déploiement, allant d'environnements hautement personnalisables utilisant Google Compute Engine (GCE) à des solutions gérées comme Google Kubernetes Engine (GKE). Plus précisément, vous apprendrez à créer des clusters et à déployer GKE pour l'inférence.
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Bienvenue dans le cours sur Cloud TPU. Nous allons explorer les avantages et les inconvénients des TPU dans différents scénarios et comparer différents accélérateurs de TPU pour vous aider à choisir celui qui vous convient le mieux. Vous découvrirez des stratégies pour optimiser les performances et l'efficacité de vos modèles d'IA et comprendrez l'importance de l'interopérabilité GPU/TPU pour des flux de travail d'apprentissage automatique flexibles. Grâce à des contenus attrayants et à des démonstrations pratiques, nous vous guiderons étape par étape pour exploiter efficacement les TPU.
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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.
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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.
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