IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned sept. 2, 2023 EDT
Application Developer Quizathon
Earned août 31, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned août 29, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 29, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 29, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 29, 2023 EDT
Productivity Developer Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
Cloud Architect Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
DevOps Engineer Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
AI-ML Ops Engineer Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
Data Professional Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
This course helps learners create a study plan for the PCA (Professional Cloud Architect) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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Obtenez un badge de compétence en effectuant la quête Premiers pas avec Pub/Sub. Vous y apprendrez à utiliser Pub/Sub depuis la console Cloud, et découvrirez comment les jobs Cloud Scheduler peuvent vous faire gagner du temps et quand Pub/Sub Lite permet de réaliser des économies sur l'ingestion d'événements. 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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Welcome to the Quizathon! Check your AI & ML expertise in Google Cloud.
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Welcome to the Quizathon! Check your Security expertise.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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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 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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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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Suivez les cours Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models et Introduction to Responsible AI, et obtenez un badge de compétence. Votre réussite au quiz final démontrera que vous comprenez les concepts de base relatifs à l'IA générative.
Un badge de compétence est un badge numérique délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise sur les produits et services Google Cloud. Partagez votre badge de compétence en rendant votre profil public et en l'ajoutant à votre profil sur les réseaux sociaux.
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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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Preparing for your Professional Cloud Architect Journey
Earned oct. 14, 2024 EDT
Premiers pas avec Pub/Sub
Earned juil. 20, 2024 EDT
AI & ML Developer Quizathon
Earned avr. 9, 2024 EDT
Cloud Architect Quizathon
Earned avr. 9, 2024 EDT
Workspace Developer Quizathon
Earned avr. 9, 2024 EDT
Security Professional Quizathon
Earned avr. 9, 2024 EDT
Application Developer Quizathon
Earned avr. 9, 2024 EDT
Data Practitioner Quizathon
Earned avr. 9, 2024 EDT
DevOps Engineer Quizathon
Earned avr. 9, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) : premiers pas
Earned sept. 3, 2023 EDT
Introduction à la génération d'images
Earned sept. 2, 2023 EDT
Architecture encodeur/décodeur
Earned sept. 2, 2023 EDT
Mécanisme d'attention
Earned sept. 2, 2023 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned sept. 2, 2023 EDT
Application Developer Quizathon
Earned août 31, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Français
Earned août 29, 2023 EDT
Introduction à l'IA responsable
Earned août 29, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned août 29, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned août 29, 2023 EDT
Productivity Developer Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
Cloud Architect Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
DevOps Engineer Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
AI-ML Ops Engineer Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT
Data Professional Quizathon
Earned août 29, 2023 EDT