Anh Hà Kiều
Date d'abonnement : 2021
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned nov. 9, 2025 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned nov. 9, 2025 EST
Mécanisme d'attention
Earned nov. 9, 2025 EST
Introduction à la génération d'images
Earned nov. 9, 2025 EST
Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud
Earned déc. 27, 2023 EST
Développer des applications avec Cloud Run sur Google Cloud : concepts fondamentaux
Earned déc. 25, 2023 EST
Développer des applications conteneurisées sur Google Cloud
Earned déc. 24, 2023 EST
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned déc. 23, 2023 EST
Securing and Integrating Components of Your Application - Français
Earned déc. 21, 2023 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - Français
Earned déc. 20, 2023 EST
Getting Started with Application Development - Français
Earned déc. 16, 2023 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned déc. 15, 2023 EST
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 offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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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 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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Terminez le cours intermédiaire Déployer des applications Kubernetes sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la configuration et la création d'images de conteneur Docker, la création et la gestion de clusters Google Kubernetes Engine (GKE), l'utilisation de kubectl pour gérer efficacement les clusters et le déploiement d'applications Kubernetes en appliquant des pratiques de livraison continue (CD) robustes.
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Ce cours présente la plate-forme sans serveur Cloud Run qui permet d'exécuter des applications.
Il aborde les principes de base de Cloud Run, son modèle de ressources et le cycle de vie des conteneurs.
Vous découvrirez les identités de service, comment contrôler l'accès aux services, et comment développer et tester votre application en local avant de la déployer sur Cloud Run.
Vous apprendrez également à intégrer d'autres services Google Cloud afin de créer des applications complètes.
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Dans ce cours, vous allez découvrir les conteneurs, et apprendre à créer et à empaqueter des images de conteneurs. Le contenu de ce cours comprend les bonnes pratiques à suivre pour la création et la sécurisation des conteneurs, et offre une introduction à Cloud Run et à Google Kubernetes Engine pour les développeurs d'applications.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.
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Course Description:
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Dans ce cours, les développeurs d'applications apprennent à concevoir et développer des applications cloud natives qui s'intègrent parfaitement aux services gérés de Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprendront à appliquer les bonnes pratiques de développement d'applications et à utiliser les services Google Cloud Storage appropriés pour le stockage d'objets, les données relationnelles, la mise en cache et les données analytiques.
Il est obligatoire de terminer une version de chaque atelier. Chaque atelier est disponible en Node.js. Dans la plupart des cas, les mêmes ateliers sont aussi disponibles en Python ou en Java. Vous pouvez terminer chaque atelier dans la langue que vous voulez.
Il s'agit du premier cours de la série "Developing Applications with Google Cloud". Une fois que vous l'aurez terminé, inscrivez-vous au cours "Securing and Integrating Components of your Application".
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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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