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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Sarthak Chandarana

Date d'abonnement : 2021

Ligue de bronze

800 points
Introduction à la génération d'images Earned juin 27, 2023 EDT
Explorateur de l'IA générative – Vertex AI Earned mai 29, 2023 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT Earned mai 23, 2023 EDT
Mécanisme d'attention Earned mai 19, 2023 EDT
Présentation des grands modèles de langage Earned mai 19, 2023 EDT
Présentation de l'IA générative Earned mai 17, 2023 EDT
Ingénierie cloud Earned déc. 10, 2021 EST
Google Cloud Essentials Earned nov. 30, 2021 EST

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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Le cours "Explorateur de l'IA générative – Vertex AI" est un ensemble d'ateliers consacrés à l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud. Vous apprendrez à utiliser les modèles de la famille d'API PaLM Vertex AI comme text-bison, chat-bison, et textembedding-gecko. Vous découvrirez également comment rédiger des prompts, quelles bonnes pratiques appliquer, et comment utiliser l'IA générative pour l'idéation, la classification et l'extraction de texte, la création de synthèses, et plus encore. Enfin, vous apprendrez à régler un modèle de fondation à l'aide de l'entraînement personnalisé Vertex AI et à le déployer sur un point de terminaison Vertex AI.

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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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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 d'introduction est unique en son genre parmi les autres offres de cours. Il se compose d'ateliers pratiques conçus pour permettre aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer. De l'IAM à la gestion de réseaux en passant par le déploiement avec Kubernetes Engine, vous allez suivre dans ce cours des ateliers spécifiques qui mettront à l'épreuve vos connaissances sur Google Cloud. Attention : même si ces ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, nous vous recommandons de consulter en supplément le guide de l'examen et les autres ressources de préparation disponibles.

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Cette quête d'introduction se compose d'ateliers pratiques qui vous permettent de vous familiariser avec les outils et services de base de Google Cloud Platform. "GCP Essentials" est la première quête recommandée pour les personnes s'intéressant à Google Cloud. Vous pouvez la suivre sans aucune connaissance (ou presque) du cloud et, une fois la quête terminée, vous disposerez de compétences pratiques qui vous seront utiles pour n'importe quel projet GCP. De l'écriture de lignes de commande Cloud Shell au déploiement de votre première machine virtuelle en passant par l'exécution d'applications sur Kubernetes Engine avec l'équilibrage de charge, "GCP Essentials" constitue une excellente introduction aux fonctionnalités de base de la plate-forme. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de ces ateliers.

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