NVIDIA
Principes fondamentaux de l'infrastructure et des opérations de l'IA

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NVIDIA

Principes fondamentaux de l'infrastructure et des opérations de l'IA

NVIDIA Training

Instructeur : NVIDIA Training

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Inclus avec Coursera Plus

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4.6

(235 avis)

niveau Débutant
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Env. 11 heures
Apprenez à votre propre rythme
89%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Explorer diverses applications de l'IA à travers différents secteurs d'activité. Comprendre des concepts tels que l'Apprentissage automatique, le Deep learning, l'entraînement et l'inférence.

  • Retracez l'évolution des technologies de l'IA. De sa création aux avancées révolutionnaires apportées par l'IA générative, en passant par le rôle des GPU.

  • Vous vous familiariserez avec les frameworks de deep learning et la pile logicielle IA.

  • Découvrez les considérations à prendre en compte lors du déploiement de charges de travail d'IA sur un centre de données on prem, dans le cloud, sur un modèle hybride ou sur un environnement multi-cloud.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Efficacité de l'infrastructure des centres de données
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Accélérer l'IA avec les GPU
  • Catégorie : L'IA dans le nuage

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Évaluations

21 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous explorerez les applications de l'IA à travers diverses industries et approfondirez les concepts fondamentaux de l'IA, de l'Apprentissage automatique (ML) et du Deep learning (DL). En outre, le cours vous présentera l'IA générative, le fonctionnement des Grands modèles de langage (LLM) et les nouvelles opportunités commerciales débloquées grâce à cette nouvelle technologie. Vous comprendrez ce qu'est un GPU, distinguerez les principales différences entre les GPU et les CPU, et plongerez dans l'écosystème logiciel permettant aux développeurs d'exploiter le calcul par le GPU pour la science des données. Enfin, vous apprendrez les considérations relatives au déploiement des charges de travail d'IA dans différentes infrastructures, des centres de données sur site aux modèles et aux configurations multi-cloud.

Inclus

7 vidéos6 lectures5 devoirs

Dans ce module, nous visiterons les considérations au niveau de l'infrastructure lors du déploiement de clusters IA. Vous découvrirez les exigences des clusters IA multi-systèmes, telles que les capacités des GPU et CPU NVIDIA à répondre aux exigences des charges de travail d'IA, le stockage et les considérations de mise en réseau. Nous verrons comment les pratiques informatiques économes en énergie aident les centres de données à réduire leur empreinte carbone et comment les documents de conception recommandés, ou architectures de référence (RA), peuvent être utilisés comme base pour construire les meilleurs systèmes d'IA optimisés. Nous terminerons ce module en discutant de la façon dont le cloud computing améliore les déploiements d'IA, en soulignant les considérations clés pour le déploiement de l'IA dans le cloud

Inclus

14 vidéos6 lectures13 devoirs

Ce dernier module couvre les aspects clés de la gestion de l'infrastructure, de la surveillance, de l'orchestration des clusters et de la planification des tâches. Vous identifierez les concepts généraux relatifs au provisionnement, à la gestion et à la surveillance de l'infrastructure IA, et décrirez la valeur et les outils de gestion des clusters. Enfin, vous découvrirez les principales différences et les outils courants utilisés pour l'orchestration et la planification, ainsi que la valeur des outils MLOps pour la livraison continue et l'automatisation des charges de travail d'IA.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

Il est fortement recommandé de terminer toutes les activités du cours avant de commencer le quiz. Nous vous souhaitons bonne chance !

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (49 évaluations)
NVIDIA Training
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Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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5

Révisé le 25 déc. 2023

VV
5

Révisé le 3 nov. 2024

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5

Révisé le 30 mai 2024

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