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Spezialisierung Google Cloud AI Infrastructure

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Spezialisierung Google Cloud AI Infrastructure

Build and manage the infrastructure that powers AI. Build, deploy, and manage the Infrastructure for AI workloads.

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Understand the core concepts of AI Hypercomputer architecture and its value.

  • Analyze the advantages and disadvantages of various deployment and provisioning options for AI infrastructure.

  • Select the optimal accelerator (GPU, TPU) for a given AI/ML workload.

  • Evaluate the performance and efficiency of AI workloads on different accelerators to maximize business value.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Cloud Computing Architecture
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Hardware Architecture
  • Kategorie: Infrastructure As A Service (IaaS)
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Cloud Platforms
  • Kategorie: Computer Architecture
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Systems Architecture
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Infrastructure Architecture
  • Kategorie: Interoperability
  • Kategorie: Product Demonstration
  • Kategorie: Performance Improvement
  • Kategorie: Benchmarking
  • Kategorie: Business Workflow Analysis

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Define the value and architecture of the AI Hypercomputer

  • Identify common use cases for using AI Hypercomputer

  • Explain how different types of accelerators (GPUs, TPUs, CPUs) contribute to the acceleration of AI training and inference.

  • Differentiate between various deployment options and choose the options that best suits your requirements.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Hardware Architecture
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Infrastructure Architecture
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Computer Architecture
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Artificial Intelligence

Was Sie lernen werden

  • Define the value and architecture of Graphics Processing Units (GPUs)

  • Select the appropriate GPU machine type and provisioning platform to run your GPU-accelerated clusters

  • Explore various techniques for optimizing your GPU usage

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Hardware Architecture
Kategorie: Infrastructure As A Service (IaaS)
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Cloud Platforms
Kategorie: Computer Architecture
Kategorie: Tensorflow

Was Sie lernen werden

  • Discuss the advantages and disadvantages of using TPUs in different scenarios.

  • Choose the right TPU option to fit your specific needs

  • Implement strategies to maximize performance and efficiency when running business-related AI workloads on TPUs.

  • Explain the concept of GPU/TPU fungibility and its significance for creating flexible machine learning workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Interoperability
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Product Demonstration
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Performance Improvement
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Benchmarking
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Business Workflow Analysis
Kategorie: Google Cloud Platform

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