Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud
Damsara Samarakoon
Date d'abonnement : 2020
Ligue d'Argent
4980 points
Introduction à Vertex AI Studio
Earned fév. 7, 2024 EST
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned fév. 7, 2024 EST
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned fév. 6, 2024 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned fév. 5, 2024 EST
Mécanisme d'attention
Earned fév. 4, 2024 EST
Introduction à la génération d'images
Earned fév. 4, 2024 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned nov. 7, 2020 EST
Understand Your Google Cloud Costs
Earned nov. 6, 2020 EST
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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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud, et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
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Cette quête s'adresse particulièrement aux personnes qui travaillent dans les technologies ou les finances et qui sont responsables de la gestion des coûts de GCP. Vous apprendrez à configurer un compte de facturation, à organiser les ressources et à gérer les autorisations d'accès à la facturation. Grâce aux ateliers pratiques, vous apprendrez à visualiser votre facture, à suivre vos coûts GCP à l'aide de rapports de facturation, à analyser vos données de facturation avec BigQuery ou Google Sheets et à créer des tableaux de bord de facturation personnalisés avec Data Studio.
Introduction à Vertex AI Studio
Earned fév. 7, 2024 EST
Créer des modèles de création de légendes pour les images
Earned fév. 7, 2024 EST
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned fév. 6, 2024 EST
Architecture encodeur/décodeur
Earned fév. 5, 2024 EST
Mécanisme d'attention
Earned fév. 4, 2024 EST
Introduction à la génération d'images
Earned fév. 4, 2024 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned nov. 7, 2020 EST
Understand Your Google Cloud Costs
Earned nov. 6, 2020 EST