Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

4.3

étoiles

16 évaluations

Google Cloud Training

Offert par

Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en FrançaisGoogle Cloud

À propos de ce cours

"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."

Dates limites flexibles

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Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 1 sur 5 dans le

Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

Niveau débutant

Approx. 14 heures pour terminer

Français

Ce que vous allez apprendre

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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Français

Enseignant

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

4 minutes pour terminer

Présentation de la série de cours

4 minutes pour terminer

2 vidéos (Total 4 min)

Semaine

Semaine 2

1 heure pour terminer

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

1 heure pour terminer

7 vidéos (Total 35 min)

7 vidéos

Présentation27s

En quoi consiste le ML ?8 min

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

Présentation de l'atelier : Identifier un problème lié au machine learning1 min

Solutions de l'atelier : Identifier un problème lié au machine learning4 min

Intégrer le ML dans des applications3 min

Élaborer une stratégie de données autour du ML10 min

1 exercice pour s'entraîner

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

Semaine

Semaine 3

1 heure pour terminer

Google et le machine learning

1 heure pour terminer

7 vidéos (Total 31 min)

Semaine

Semaine 4

8 heures pour terminer

Développement du machine learning avec Vertex AI

8 heures pour terminer

9 vidéos (Total 41 min)

9 vidéos

Présentation1 min

Passer de la phase de tests à la production9 min

Composants de Vertex AI5 min

Coursera : Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4 min

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 AutoML7 min

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

Démonstration de l'atelier : Entraîner un modèle de classification de vidéos AutoML9 min

Outils pour interagir avec Vertex AI2 min

1 exercice pour s'entraîner

Quiz : Développement du machine learning avec Vertex AI14 min

Semaine

Semaine 5

4 heures pour terminer

Développement du machine learning avec des notebooks Vertex

4 heures pour terminer

4 vidéos (Total 19 min)

4 vidéos

Présentation16s

Développement du machine learning avec des notebooks Vertex5 min

(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 prédictions13 min

1 exercice pour s'entraîner

Quiz : Développement du machine learning avec des notebooks Vertex12 min

Semaine

Semaine 6

23 minutes pour terminer

Bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Vertex AI

23 minutes pour terminer

4 vidéos (Total 15 min)

Semaine

Semaine 7

1 heure pour terminer

Développement d'IA responsable

1 heure pour terminer

7 vidéos (Total 34 min)

À propos du Spécialisation 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 <<<

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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