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API d'apprentissage automatique

Advanced 9 Steps Hours 53 Credits

Il est pas un secret que l'apprentissage de la machine est l'un des domaines les plus dynamiques dans la technologie et la plate-forme Google Cloud a joué un rôle important dans la promotion son développement. Avec une foule d'API, GCP dispose d'un outil pour à peu près tout travail d'apprentissage de la machine. Dans cette quête de niveau avancé, vous obtiendrez mains sur la pratique avec les API d'apprentissage machine en prenant des laboratoires comme la mise en œuvre d'une AI Chatbot avec Dialogflow et étiquettes Détecter, visages et Repères en images avec le Cloud API Vision.

Infrastructure Application Development Data Machine Learning

Prerequisites:

Cette quête nécessite une expérience pratique avec les services d'apprentissage de la machine de GCP. Assurez-vous que vous avez au moins gagné un badge en remplissant les mains des laboratoires dans le scénario de référence: Les données, ML et AI quête avant de début les laboratoires de cette série supposent des connaissances de base ML et explorera des fonctionnalités avancées à travers des cas d'utilisation spécifiques.

Quest Outline

Atelier pratique

Présentation des API de Google

Dans cet atelier, vous allez découvrir l'architecture et le fonctionnement de base d'une API (Application Programming Interface, interface de programmation d'application). Cet atelier sera complété par des exercices pratiques, au cours desquels vous serez amené à configurer et exécuter des méthodes d'API Cloud Storage dans Cloud Shell.

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Atelier pratique

Extraire, analyser et traduire du texte à partir d'images à l'aide des API Cloud ML

Dans cet atelier, vous utiliserez tour à tour les API Cloud Vision, Natural Language et Translation pour capturer des chaînes de texte à partir d'images, reconnaître des caractères, et analyser et traduire les chaînes de texte dans d'autres langues.

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Atelier pratique

Classer du texte en catégories avec l'API Natural Language

Dans cet atelier, vous allez apprendre à classer du texte en catégories à l'aide de l'API Natural Language.

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Atelier pratique

Détecter des thèmes, des visages et des points de repère dans des images grâce à l'API Cloud Vision

L'API Cloud Vision encapsule des modèles de machine learning performants dans une API REST facile à utiliser pour vous permettre de comprendre le contenu d'une image. Dans cet atelier, vous allez envoyer une image à l'API Cloud Vision afin qu'elle identifie les objets, les visages et les points de repères présents dans cette image.

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Atelier pratique

Analyse des entités et des sentiments avec l'API Natural Language

L'API Cloud Natural Language permet d'extraire des entités, et d'effectuer l'analyse des sentiments et de la syntaxe d'un bloc de texte. Dans cet atelier pratique, vous allez découvrir comment extraire les entités et les sentiments d'un texte avec l'API Cloud Natural Language.

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Atelier pratique

Awwvision : API Cloud Vision dans un cluster Kubernetes

Dans cet atelier pratique, vous allez utiliser Kubernetes et l'API Cloud Vision pour créer un exemple d'utilisation de l'API Vision afin de classifier (étiqueter) des images du subreddit /r/aww de Reddit et d'afficher les résultats étiquetés dans une application Web.

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Atelier pratique

Classer des images de nuages dans le cloud avec AutoML Vision

AutoML Vision permet aux développeurs peu expérimentés dans le domaine du machine learning d'entraîner des modèles de reconnaissance d'image de qualité. Dans cet atelier pratique, vous allez apprendre à entraîner un modèle personnalisé pour qu'il soit capable de reconnaître différents types de nuages (cumulus, cumulonimbus, etc.).

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Atelier pratique

Créer un chatbot d'IA avec Dialogflow

L'objectif de cet atelier est de vous présenter les concepts de base de Google Cloud Dialogflow en créant un chatbot interactif tel que ceux utilisés pour le traitement des demandes d'assistance sur les sites Web. Cet atelier vous montre comment exploiter cette fonctionnalité d'IA interactive dans le développement d'applications.

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Atelier pratique

Cloud Machine Learning Engine : Qwik Start

Dans cet atelier, vous allez entraîner et déployer un modèle TensorFlow dans Cloud ML Engine pour effectuer des prédictions. Regardez ces courtes vidéos intitulées Harness the Power of Machine Learning with Cloud ML Engine (Tirer parti de la puissance du machine learning avec Cloud ML Engine) et Cloud ML Engine: Qwik Start - Qwiklabs Preview (Cloud ML Engine : Qwik Start – Présentation de Qwiklabs).

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