Este curso forma parte de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

4.3

estrellas

16 calificaciones

Google Cloud Training

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Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en FrançaisGoogle Cloud

Acerca de este Curso

"Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la plate-forme Vertex AI et comment pouvez-vous l'utiliser pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning AutoML sans écrire une seule ligne de code ? Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? 
Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, ainsi que de générer des prédictions en ligne et par lot. Dans ce cours, nous aborderons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation pour le traiter à l'aide du machine learning, avant de déterminer pourquoi chacune d'elles est importante. Nous étudierons également les biais que le machine learning peut amplifier, puis nous apprendrons à les repérer."

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Curso 1 de 5 en

Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

Nivel principiante

Aprox. 14 horas para completar

Francés (French)

Qué aprenderás

Décrire la plate forme Vertex AI et comment utiliser pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning AutoML sans écrire de code
Décrire les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud
Exploiter les outils et l’environnement Google Cloud Platform pour appliquer le ML
Formuler de bonnes pratiques d'IA responsable

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

4 minutos para completar

Présentation de la série de cours

4 minutos para completar

2 videos (Total 4 minutos)

Semana

Semana 2

1 hora para completar

Qu'est-ce qu'une entreprise axée sur l'IA ?

1 hora para completar

7 videos (Total 35 minutos)

7 videos

Présentation27s

En quoi consiste le ML ?8m

Quels types de problèmes permet-il de résoudre ?6m

Présentation de l'atelier : Identifier un problème lié au machine learning1m

Solutions de l'atelier : Identifier un problème lié au machine learning4m

Intégrer le ML dans des applications3m

Élaborer une stratégie de données autour du ML10m

1 ejercicio de práctica

Quiz : Qu'est-ce qu'une entreprise axée sur l'IA ?10m

Semana

Semana 3

1 hora para completar

Google et le machine learning

1 hora para completar

7 videos (Total 31 minutos)

Semana

Semana 4

8 horas para completar

Développement du machine learning avec Vertex AI

8 horas para completar

9 videos (Total 41 minutos)

9 videos

Présentation1m

Passer de la phase de tests à la production9m

Composants de Vertex AI5m

Coursera : Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4m

Présentation de l'atelier : Utiliser un ensemble de données d'images pour entraîner un modèle AutoML17s

Démonstration de l'atelier : Utiliser un ensemble de données d'images pour entraîner un modèle AutoML7m

Présentation de l'atelier : Entraîner un modèle de classification de vidéos AutoML17s

Démonstration de l'atelier : Entraîner un modèle de classification de vidéos AutoML9m

Outils pour interagir avec Vertex AI2m

1 ejercicio de práctica

Quiz : Développement du machine learning avec Vertex AI14m

Semana

Semana 5

4 horas para completar

Développement du machine learning avec des notebooks Vertex

4 horas para completar

4 videos (Total 19 minutos)

4 videos

Présentation16s

Développement du machine learning avec des notebooks Vertex5m

(Facultatif) Présentation de l'atelier : Vertex AI Model Builder SDK : Entraîner un modèle AutoML et utiliser ce modèle pour effectuer des prédictions31s

(Facultatif) Démonstration de l'atelier : Vertex AI Model Builder SDK : Entraîner un modèle AutoML et utiliser ce modèle pour effectuer des prédictions13m

1 ejercicio de práctica

Quiz : Développement du machine learning avec des notebooks Vertex12m

Semana

Semana 6

23 minutos para completar

Bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Vertex AI

23 minutos para completar

4 videos (Total 15 minutos)

Semana

Semana 7

1 hora para completar

Développement d'IA responsable

1 hora para completar

7 videos (Total 34 minutos)

Acerca de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML.

Vous expérimenterez le ML de bout en bout en commençant par créer une stratégie centrée sur le ML, puis en progressant dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de production de modèles grâce à des ateliers pratiques faisant appel à Google Cloud Platform. >>> En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

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