Ce cours présente les offres d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) sur Google Cloud qui prennent en charge le cycle de vie des données à l'IA à travers les fondations de l'IA, le développement de l'IA et les solutions d'IA. Il explore les technologies, les produits et les outils disponibles pour construire un modèle d'intelligence artificielle, un pipeline d'intelligence artificielle et un projet d'intelligence artificielle générative basé sur les différents objectifs des utilisateurs, y compris les scientifiques des données, les développeurs d'intelligence artificielle et les ingénieurs d'intelligence artificielle.
Introduction à l'IA et à l'apprentissage automatique sur Google Cloud
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Introduction à l'IA et à l'apprentissage automatique sur Google Cloud
Ce cours fait partie de Préparation à la certification Google Cloud : Ingénieur en apprentissage automatique Certificat Professionnel
Instructeur : Google Cloud Training
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4.6
(144 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Reconnaître les technologies et les outils de conversion des données en IA proposés par Google Cloud.
Utilisez les capacités de l'IA générative dans les applications.
Choisissez entre différentes options pour développer un projet d'IA sur Google Cloud.
Construisez des modèles de ML de bout en bout en utilisant Vertex IA.
Détails à connaître
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4 devoirs
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Il y a 6 modules dans ce cours
Ce module couvre l'objectif du cours qui consiste à aider les apprenants à naviguer dans les outils de développement de l'IA sur Google Cloud. Il donne également un aperçu de la structure du cours, qui est basée sur un cadre d'IA à trois couches, y compris les fondations de l'IA, le développement et les solutions.
Inclus
1 vidéo
Ce module commence par un cas d'utilisation démontrant les capacités de l'IA. Il se concentre ensuite sur les fondations de l'IA, notamment l'infrastructure cloud comme le calcul et le stockage. Il explique également les principaux produits de développement de données et d'IA sur Google Cloud. Enfin, il montre comment utiliser BigQuery ML pour construire un modèle de ML, ce qui permet de passer des données à l'IA.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module explore les différentes options de développement d'un projet de ML sur Google Cloud, des solutions prêtes à l'emploi comme les API pré-entraînées, aux solutions sans code et à faible code comme AutoML, en passant par les solutions basées sur le code comme l'entraînement personnalisé. Il compare les avantages et les inconvénients de chaque option pour vous aider à choisir les bons outils de développement.
Inclus
8 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module présente le flux de travail de ML, de la préparation des données au développement de modèles et au service de modèles sur Vertex AI. Il montre également comment convertir le flux de travail en un pipeline automatisé à l'aide de Vertex AI Pipelines.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module présente l'IA générative (gen IA), la dernière avancée en matière d'IA, et les boîtes à outils essentielles pour développer des projets d'IA générative. Il commence par examiner le flux de travail de l'IA générative sur Google Cloud. Il étudie ensuite comment utiliser Gen IA Studio et Model Garden pour accéder aux modèles multimodaux Gemini, à l'invite de conception et à l'ajustement. Enfin, il explore les capacités d'IA générique intégrées aux solutions d'IA.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module fournit un résumé de l'ensemble du cours en couvrant les concepts, les outils, les technologies et les produits les plus importants.
Inclus
1 vidéo1 lecture
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Cloud Computing
Statut : [object Object]Google Cloud
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Felipe M.
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