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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Vedansh Tripathi

Date d'abonnement : 2023

Ligue de bronze

1200 points
Architecture encodeur/décodeur Earned juin 6, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images Earned juin 6, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable Earned juin 6, 2023 EDT
Stocker, traiter et gérer des données sur Google Cloud - Console Earned mai 16, 2023 EDT
Store, Process, and Manage Data on Google Cloud - Command Line Earned mai 16, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT Earned mai 16, 2023 EDT
Mécanisme d'attention Earned mai 16, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned mai 16, 2023 EDT
Analyse de flux dans BigQuery Earned mai 16, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative Earned mai 16, 2023 EDT

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 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 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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Cloud Storage, Cloud Functions et Cloud Pub/Sub sont tous des services Google Cloud Platform qui peuvent être utilisés pour stocker, traiter et gérer des données. Ces trois services peuvent être utilisés ensemble pour créer différentes applications basées sur les données. Dans ce cours, vous allez utiliser Cloud Storage pour stocker des images, Cloud Functions pour les traiter et Cloud Pub/Sub pour les envoyer à une autre application.

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Cloud Storage, Cloud Functions, and Cloud Pub/Sub are all Google Cloud Platform services that can be used to store, process, and manage data. All three services can be used together to create a variety of data-driven applications. In this skill badge you will use Cloud Storage to store images, Cloud Functions to process the images, and Cloud Pub/Sub to send the images to another application.

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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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Obtenez un badge de compétence en effectuant la quête Analyse de flux dans BigQuery, où vous utiliserez Pub/Sub, Dataflow et BigQuery ensemble pour diffuser des données en flux continu pour l'analyse. 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 cette quête 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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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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