Formation Vertex AI

Introduction à Vertex AI et aux plateformes de machine learning

• Vue d'ensemble de l'intelligence artificielle et des flux de travail de machine learning
• Introduction à Google Cloud Vertex AI
• Compréhension de l'architecture de Vertex AI et de ses composants clés
• Exploration du rôle de Vertex AI dans le développement et le déploiement du machine learning

Configuration de l'environnement Vertex AI

• Configuration d'un projet Google Cloud pour Vertex AI
• Compréhension des espaces de travail, des ressources et des autorisations
• Préparation des jeux de données et des environnements de développement
• Navigation dans les outils et les interfaces de Vertex AI

Fondamentaux du machine learning avec Vertex AI

• Compréhension des concepts d'apprentissage supervisé
• Vue d'ensemble des modèles de régression et de classification
• Préparation des données pour les flux de travail de machine learning
• Évaluation des performances et de l'exactitude des modèles

Traitement automatique des langues (NLP) avec Vertex AI

• Introduction aux concepts de NLP
• Compréhension des applications de machine learning basées sur le texte
• Préparation et traitement des données textuelles
• Exploration des capacités de NLP au sein de Vertex AI

Construction et entraînement de modèles de machine learning

• Préparation du code d'entraînement pour Vertex AI
• Containerisation des applications d'entraînement de machine learning
• Configuration des tâches d'entraînement
• Exécution et suivi des processus d'entraînement des modèles

Déploiement de modèles de machine learning

• Compréhension des flux de travail de déploiement des modèles
• Création de points de terminaison de modèle (endpoints)
• Déploiement des modèles entraînés pour les prédictions
• Gestion des modèles déployés et des ressources

Surveillance et dépannage des solutions Vertex AI

• Surveillance des activités d'entraînement et de déploiement
• Identification des problèmes de configuration courants
• Dépannage des problèmes d'exécution des modèles
• Application des bonnes pratiques pour des flux de travail ML fiables

Atelier pratique et bilan du cours

• Construction d'un flux de travail complet de machine learning à l'aide de Vertex AI
• Entraînement et déploiement d'un modèle d'exemple
• Bilan des fonctionnalités et des capacités clés de Vertex AI
• Discussion sur les prochaines étapes pour un développement avancé en machine learning