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
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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Français
Enseigné en Français
Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
Instructeur : Google Cloud Training
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
10 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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
Détails à connaître
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Il y a 6 modules dans ce cours
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.
Inclus
1 vidéo
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.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
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.
Inclus
8 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
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.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
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.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module propose une synthèse du cours articulée autour des concepts, outils, technologies et produits les plus importants.
Inclus
1 vidéo1 lecture
Instructeur
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