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Spécialisation Google Cloud AI Infrastructure

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Spécialisation Google Cloud AI Infrastructure

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

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Benchmarking
  • Catégorie : Product Demonstration
  • Catégorie : Performance Improvement
  • Catégorie : Infrastructure Architecture
  • Catégorie : Cloud Platforms
  • Catégorie : Interoperability
  • Catégorie : Systems Architecture
  • Catégorie : Business Workflow Analysis
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Infrastructure As A Service (IaaS)

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
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août 2025

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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