Architecture encodeur/décodeur
Earned mai 27, 2025 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mai 27, 2025 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned avr. 16, 2022 EDT
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned avr. 15, 2022 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned avr. 15, 2022 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned avr. 14, 2022 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Français
Earned avr. 13, 2022 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - Français
Earned avr. 12, 2022 EDT
Getting Started with Application Development - Français
Earned avr. 11, 2022 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned avr. 11, 2022 EDT
Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur avec Firebase pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la conception et la création d'applications Web sans serveur avec Firebase, l'utilisation de Firestore pour gérer des bases de données, l'automatisation des processus de déploiement à l'aide de Cloud Build et l'intégration des fonctionnalités de l'Assistant Google dans vos applications.
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Terminez le cours intermédiaire Développer des applications sans serveur sur Cloud Run pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : l'intégration de Cloud Run à Cloud Storage pour la gestion des données, la conception de systèmes asynchrones résilients à l'aide de Cloud Run et Pub/Sub, la construction de passerelles API REST reposant sur Cloud Run, et la création et le déploiement de services sur Cloud Run.
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Bienvenue dans le cours "Premiers pas avec Google Kubernetes Engine". Si vous vous intéressez à Kubernetes, une couche logicielle située entre vos applications et votre infrastructure matérielle, vous êtes au bon endroit. Google Kubernetes Engine vous permet d'accéder à Kubernetes en tant que service géré sur Google Cloud.
L'objectif de ce cours est de vous présenter les principes de base de Google Kubernetes Engine (GKE), et de vous apprendre à conteneuriser et exécuter des applications dans Google Cloud. Le cours commence par une introduction aux principes de base de Google Cloud, puis se poursuit par une présentation des conteneurs et de Kubernetes, de l'architecture de Kubernetes et des opérations Kubernetes.
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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
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Course Description:
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Dans ce cours, les développeurs d'applications apprennent à concevoir et développer des applications cloud natives qui s'intègrent parfaitement aux services gérés de Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprendront à appliquer les bonnes pratiques de développement d'applications et à utiliser les services Google Cloud Storage appropriés pour le stockage d'objets, les données relationnelles, la mise en cache et les données analytiques.
Il est obligatoire de terminer une version de chaque atelier. Chaque atelier est disponible en Node.js. Dans la plupart des cas, les mêmes ateliers sont aussi disponibles en Python ou en Java. Vous pouvez terminer chaque atelier dans la langue que vous voulez.
Il s'agit du premier cours de la série "Developing Applications with Google Cloud". Une fois que vous l'aurez terminé, inscrivez-vous au cours "Securing and Integrating Components of your Application".
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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
Architecture encodeur/décodeur
Earned mai 27, 2025 EDT
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned mai 27, 2025 EDT
Développer des applications sans serveur avec Firebase
Earned avr. 16, 2022 EDT
Développer des applications sans serveur sur Cloud Run
Earned avr. 15, 2022 EDT
Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
Earned avr. 15, 2022 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned avr. 14, 2022 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Français
Earned avr. 13, 2022 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - Français
Earned avr. 12, 2022 EDT
Getting Started with Application Development - Français
Earned avr. 11, 2022 EDT
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned avr. 11, 2022 EDT