Ce cours présente les solutions d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud permettant de développer des projets d'IA prédictive et générative. Il décrit les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, en englobant les éléments de base, le développement et les solutions d'IA. Son but est d'aider les data scientists, les développeurs d'IA et les ingénieurs en ML à améliorer leurs compétences et connaissances par le biais d'expériences d'apprentissage captivantes et d'exercices pratiques.
Introduction to AI and Machine Learning on GC - Français
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 10 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Reconnaître les outils et technologies Google Cloud qui sous-tendent le cycle de vie des données à l'IA
Développer des projets d'IA générative avec Gemini multimodal, des requêtes efficaces et le réglage de modèle
Choisir entre différentes options pour développer un projet d'IA sur Google Cloud
Créer un modèle de ML de bout en bout à l'aide de Vertex AI
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Unterrichtet in Französisch
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Ce module a pour but d'aider les participants à explorer les outils de développement d'IA disponibles sur Google Cloud. Il présente également la structure du cours, qui repose sur un framework d'IA à trois couches sur Google Cloud, à savoir les éléments de base, le développement et les solutions d'IA.
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Ce module commence par un cas d'utilisation illustrant les fonctionnalités d'IA. Il présente ensuite les éléments de base de l'IA, comme l'infrastructure cloud de calcul et de stockage. Il aborde également les données et produits de développement d'IA principaux sur Google Cloud. Enfin, il explique comment utiliser BigQuery ML pour créer un modèle de ML afin de faciliter la transition des données vers l'IA.
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
Ce module explore les différentes options permettant de développer un projet de ML sur Google Cloud : les solutions prêtes à l'emploi telles que les API pré-entraînées, les solutions sans code ou nécessitant peu de code comme AutoML, ou encore les solutions basées sur du code telles que l'entraînement personnalisé. Il compare les avantages et les inconvénients de chaque option pour aider les utilisateurs à choisir les outils de développement adéquats.
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
Ce module présente l'intégralité d'un workflow de ML : préparation des données, développement du modèle et inférence sur Vertex AI. Il explique également comment convertir le workflow en pipeline automatisé en utilisant Vertex AI Pipelines.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
Ce module présente l'IA générative, la dernière avancée en matière d'IA, et les kits d'outils essentiels au développement de projets d'IA générative. Pour commencer, il examine le workflow de l'IA générative sur Google Cloud. Il explique ensuite comment utiliser Gen AI Studio et Model Garden pour accéder à Gemini multimodal, concevoir des requêtes et régler les modèles. Enfin, il présente les fonctionnalités d'IA générative intégrées aux solutions d'IA.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
Ce module propose une synthèse du cours articulée autour des concepts, outils, technologies et produits les plus importants.
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Dozent
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