Ce cours d'introduction d'une journée offre un aperçu clair et pratique de la manière dont l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent être appliqués chez Google. CloudLes participants comprennent les concepts fondamentaux du ML, le cycle de vie d'un projet d'IA, les types de modèles et d'approches, et comment Google Cloud soutient le développement et la mise en œuvre d'applications intelligentes.
Ce cours explore les services d'IA préconfigurés (Vision AI, IA de traitement du langage naturel, IA de traduction) ainsi que les outils permettant de développer des modèles personnalisés, tels que Vertex AI. Des exemples, des démonstrations pratiques et des scénarios concrets illustrent comment les organisations peuvent intégrer l'IA à leurs processus.
Le cours est adapté à :
• Professionnels, techniques ou non, souhaitant s'initier à l'IA et au ML
• les ingénieurs de données et les ingénieurs en apprentissage automatique qui débutent dans l'écosystème Google Cloud
• développeurs et cloud ingénieurs qui préparent des projets d'apprentissage automatique
• les analystes et les spécialistes des données qui souhaitent utiliser des modèles prêts à l'emploi
• les professionnels qui s'engagent dans un processus de certification Ingénieur professionnel en apprentissage automatique
À la fin du cours, les participants seront capables de :
• Explique les concepts essentiels de l'IA et de l'apprentissage automatique
• Comprend les types de problèmes d'apprentissage automatique et sait comment choisir un modèle approprié
• décrit les composants d'un pipeline d'apprentissage automatique chez Google Cloud
• utiliser des services d'IA préconfigurés pour les images, le langage et le texte
• comprend le rôle de la plateforme Vertex AI dans le développement, l'entraînement et le déploiement des modèles
• reconnaît des scénarios réels d'application de l'IA dans les organisations
Aucune connaissance avancée en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise.
Connaissance des concepts généraux cloud Cela peut aider, mais ce n'est pas obligatoire.
Module 1 : Introduction à l’IA et au ML
• Qu'est-ce que l'IA et qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
• types de problèmes d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, par renforcement)
• les étapes d'un projet d'apprentissage automatique
• l'impact de l'IA dans l'industrie
Module 2 : Google Cloud Présentation des services d'IA
• Portefeuille de services d'IA chez Google Cloud
• Catégories de produits : API préconfigurées, AutoML, modèles personnalisés
• lorsque nous utilisons des modèles déjà entraînés par rapport à lorsque nous entraînons nos propres modèles
Module 3 : API d’IA préconfigurées
• Vision par IA – reconnaissance d’images et détection d’objets
• IA du langage naturel – analyse de texte, sentiment, entités
• IA de traduction – traductions automatiques et intelligence multilingue
• Conversion de la parole en texte et de la synthèse vocale
• Démonstrations pratiques avec les API Google
Module 4 : Introduction à Vertex AI
• Qu'est-ce que Vertex AI et quel est son rôle dans l'écosystème ?
• Gestion des ensembles de données, entraînement et évaluation des modèles
• déploiement et MLOps
• Intégration des carnets de notes, des pipelines et de la surveillance des modèles
Module 5 : Cas d’utilisation de l’apprentissage automatique de bout en bout
• Création d'un pipeline ML simple
• Cas d'utilisation en entreprise : visualisation, conversion de texte, automatisation des processus, classification
• Études de cas Google Cloud
Module 6 : IA responsable
• Principes d'IA responsable chez Google Cloud
• risques, biais, transparence et impact
Nonă : Le programme peut varier en fonction du formateur et du format de la formation. Pour connaître le programme définitif, veuillez contacter l'équipe. Bittnet Training.
- L'apprentissage automatique sur Google Cloud – 5 jours (Cours avancé officiel du parcours Ingénieur en apprentissage automatique)
Ce cours fait partie du parcours de formation menant à la certification. Ingénieur en apprentissage automatique professionnel GCP, fournissant ainsi les bases conceptuelles nécessaires pour aborder les sujets d'apprentissage automatique appliqué et les modèles personnalisés.
FAQ du cours Introduction à l'IA et à l'apprentissage automatique sur Google Cloud
Comment proposer un cours d'introduction à l'IA et à l'apprentissage automatique sur Google Cloud valeur d'une organisation ?
Ce cours fournit les bases théoriques et pratiques nécessaires pour comprendre comment l'IA et le ML peuvent être appliqués dans des contextes commerciaux réels, ce qui permet aux entreprises d'identifier les cas d'utilisation pertinents, d'accélérer la numérisation et l'automatisation des processus et de générer des résultats de retour sur investissement plus rapides grâce à des solutions intelligentes qui optimisent les coûts et augmentent les revenus.
Quelles compétences concrètes les participants acquerront-ils à l'issue de cette formation ?
Les participants seront capables d'expliquer les concepts fondamentaux de l'IA et du ML, de comprendre le cycle de vie des projets d'IA, de reconnaître quand utiliser des modèles pré-entraînés ou personnalisés et d'avoir une vision claire des outils Google. Cloud comme Vertex AI, qui accroît la capacité interne à adopter des solutions d'IA.
Pourquoi est-il important pour les entreprises de comprendre la différence entre les modèles d'IA préconfigurés et les modèles personnalisés ?
Comprendre cette différence permet aux entreprises de choisir la solution optimale pour chaque problème spécifique, réduisant ainsi les coûts de développement et le temps de mise en œuvre, ce qui maximise le retour sur investissement en fournissant rapidement des résultats sans investissements excessifs dans des modèles qui n'apportent aucune valeur ajoutée.
Comment Google prend en charge Cloud L’intelligence artificielle générative et pourquoi est-elle importante pour les organisations ?
Google Cloud offre des capacités d'IA générative qui peuvent automatiser la création de contenu, l'analyse de texte et les conversations intelligentes, ce qui réduit les coûts en ressources humaines pour les tâches répétitives et permet une orientation stratégique vers des activités à plus forte valeur ajoutée.
Comment Google prend en charge Cloud L’intelligence artificielle générative et pourquoi est-elle importante pour les organisations ?
Google Cloud offre des capacités d'IA générative qui peuvent automatiser la création de contenu, l'analyse de texte et les conversations intelligentes, ce qui réduit les coûts en ressources humaines pour les tâches répétitives et permet une orientation stratégique vers des activités à plus forte valeur ajoutée.
Quel impact l'apprentissage de BigQuery ML et de Vertex AI a-t-il sur les performances des projets de ML ?
La connaissance de BigQuery ML et de Vertex AI permet aux équipes de créer et de déployer des modèles de ML directement sur la plateforme, réduisant ainsi la complexité architecturale, éliminant les coûts d'infrastructure supplémentaires et accélérant la mise en production de solutions intelligentes.
Comment ce cours peut-il réduire le risque d'investir dans les technologies d'IA ?
En fournissant une solide compréhension des cas d'utilisation et des approches de projet appropriées, les entreprises peuvent éviter des expérimentations coûteuses et orienter les ressources vers des projets à impact clair, ce qui minimise les risques financiers et accroît la prévisibilité des résultats.
Quel rôle jouent les démonstrations et les scénarios concrets dans le cadre de l'adoption de l'IA en organisation ?
Des séances pratiques et des études de cas concrets illustrent comment les entreprises ont appliqué avec succès l'IA, en fournissant des modèles reproductibles et des informations directes aux équipes internes, ce qui réduit le temps d'apprentissage et augmente la probabilité de succès commercial des projets pilotes.
Pourquoi est-il essentiel que les équipes non techniques suivent ce type de formation ?
Les professionnels non techniques qui comprennent les principes de l'IA et du ML peuvent collaborer plus efficacement avec les équipes techniques, prioriser les initiatives commerciales axées sur les données et soutenir des décisions stratégiques éclairées qui maximisent la valeur des projets d'IA.
Comment l'enseignement de l'IA et du ML influence Google Cloud avantages concurrentiels d'une entreprise ?
Les entreprises possédant des compétences internes en IA et en ML peuvent innover plus rapidement, répondre plus efficacement aux demandes du marché et mettre en œuvre des solutions intelligentes qui différencient leurs offres de celles de la concurrence, ce qui se traduit par une augmentation des parts de marché et un retour sur investissement à long terme.
Comment la participation à ce cours peut-elle accélérer votre parcours vers des certifications avancées et des avantages organisationnels ?
Ce cours sert de base à des certifications reconnues par l'industrie, améliorant visiblement les compétences des employés, légitimant l'expertise interne et réduisant la dépendance à l'égard de consultants externes coûteux, ce qui optimise la structure des coûts et améliore le retour sur investissement.
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