La technologie cloud est un atout de taille qui, lorsqu'elle est associée aux données, devient un catalyseur d'innovation et d'amélioration de l'expérience client. Le cours "Explorer la transformation des données avec Google Cloud" explique comment les entreprises peuvent exploiter le cloud pour rendre leurs données plus accessibles, exploitables et utiles.
Ce cours fait partie du parcours de formation Cloud Digital Leader. Il vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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La transformation numérique est un processus essentiel pour les entreprises modernes. La première étape pour stimuler une innovation significative consiste à établir une base solide dans le cloud computing. Le cours "La transformation numérique avec Google Cloud" présente les technologies de base et les frameworks stratégiques qui aident les entreprises à moderniser leurs opérations. Ce cours aborde les concepts fondamentaux du cloud, l'infrastructure réseau mondiale et le modèle de responsabilité partagée pour aider les dirigeants à migrer vers le cloud en toute confiance.
Il fait partie du parcours de formation "Cloud Digital Leader", et vise à aider les participants à évoluer dans leur poste et à bâtir l'avenir de leur entreprise.
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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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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 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 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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Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Earned sept. 1, 2023 EDT
La transformation numérique avec Google Cloud
Earned août 11, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned mai 23, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mai 23, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned mai 23, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 23, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 23, 2023 EDT