Chinmay Dharmik
Date d'abonnement : 2021
Ligue de Diamant
10969 points
Créer, entraîner et déployer des modèles de ML avec Keras sur Google Cloud
Earned mars 4, 2026 EST
Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI
Earned jan. 7, 2026 EST
Créer un guide d'étude pour une certification : préparation à l'examen PMLE
Earned oct. 30, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned juil. 26, 2024 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned juil. 26, 2024 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned juin 27, 2024 EDT
Conception de requêtes dans Agent Platform
Earned juin 23, 2024 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned mai 28, 2024 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned mai 28, 2024 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned mai 28, 2024 EDT
Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
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Obtenez un badge de compétence débutant en suivant le cours Automatiser la collecte de données à grande échelle avec Document AI. Dans ce cours, vous allez apprendre à extraire, traiter et capturer des données à l'aide de Document AI.
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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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Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.
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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 différentes technologies, produits et outils 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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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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Terminez le cours d'introduction Conception de requêtes dans Agent Platform pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le prompt engineering (ingénierie des requêtes), l'analyse d'images et les techniques d'IA générative multimodale dans Agent Platform. Découvrez comment élaborer des requêtes efficaces, guider les résultats de l'IA générative et appliquer des modèles Gemini à des scénarios marketing concrets.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA responsable, souligne son importance et décrit comment Google l'implémente dans ses produits. Il présente également les sept principes de l'IA de Google.
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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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