Sergei Fedorov
Date d'abonnement : 2023
Ligue d'Or
4271 points
Machine Learning Operations (MLOps) pour l'IA générative
Earned nov. 2, 2026 EST
Introduction à Vertex AI Studio
Earned nov. 25, 2025 EST
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned nov. 25, 2025 EST
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned nov. 25, 2025 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned nov. 25, 2025 EST
Mécanisme d'attention
Earned nov. 25, 2025 EST
Introduction à la génération d'images
Earned nov. 25, 2025 EST
Présentation de l'IA générative
Earned nov. 7, 2025 EST
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned nov. 7, 2025 EST
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned oct. 23, 2025 EDT
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned oct. 19, 2025 EDT
Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud
Earned août 8, 2023 EDT
On Premises Installation and Fundamentals with Google Cloud's Apigee API Platform
Earned mai 7, 2023 EDT
Développement d'API avec la plate-forme d'API Apigee
Earned mars 14, 2023 EDT
Sécurité des API avec la plate-forme d'API Apigee
Earned mars 13, 2023 EDT
Conception et principes de base des API avec la plate-forme d'API Apigee
Earned mars 2, 2023 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 présente Vertex AI Studio, un outil permettant d'interagir avec des modèles d'IA générative, de prototyper des idées commerciales et de les envoyer en production. Au moyen d'un cas d'utilisation immersif, de leçons captivantes et d'un atelier pratique, vous allez découvrir le cycle de vie de la requête au produit. Vous apprendrez également à utiliser Vertex AI Studio pour les applications multimodales Gemini, la conception de requêtes, le prompt engineering (ingénierie des requêtes) et le réglage de modèles. L'objectif est de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA générative dans vos projets avec Vertex AI Studio.
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Dans ce cours, vous allez apprendre à créer un modèle de sous-titrage d'images à l'aide du deep learning. Vous découvrirez les différents composants de ce type de modèle, comme l'encodeur et le décodeur, et comment l'entraîner et l'évaluer. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer vos propres modèles de sous-titrage d'images et de les utiliser pour générer des sous-titres pour des images.
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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 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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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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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
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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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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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Dans ce cours de niveau intermédiaire, vous apprendrez à concevoir, créer et optimiser des pipelines de données en batch robustes sur Google Cloud. Au-delà des bases de la gestion des données, vous explorerez les transformations de données à grande échelle et l'orchestration efficace des workflows, essentielles pour l'informatique décisionnelle et les rapports critiques.
Vous vous entraînerez à utiliser Dataflow pour Apache Beam et Serverless pour Apache Spark (Dataproc Serverless) pour l'implémentation, et vous aborderez des considérations importantes concernant la qualité des données, la surveillance et les alertes pour assurer la fiabilité des pipelines et l'excellence opérationnelle. Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur l'entreposage de données, les processus ETL/ELT, SQL, Python et les concepts de Google Cloud.
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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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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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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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