Formation Machine Learning sur Google Cloud (MLGC)
Mettez en œuvre vos projets d’IA avec les services natifs de Google Cloud !
Vue d'ensemble
Compréhension des concepts fondamentaux du machine learning.
Connaissance de base d’un langage de programmation (Python recommandé).
Bonne lecture de l’anglais technique (supports de cours en anglais).
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Module 1 : La vision de Google pour le Machine Learning
Découvrir Vertex AI et son rôle dans la création et le déploiement rapide de modèles AutoML.
Identifier les bonnes pratiques d’implémentation sur Google Cloud.
Élaborer une stratégie de données orientée ML.
Explorer des cas d’usage réinterprétés avec une approche machine learning.
Utiliser l’environnement et les outils Google Cloud pour l’IA.
Module 2 : Premiers pas avec le Machine Learning
Utiliser Vertex AI AutoML pour créer et déployer un modèle ML sans coder.
Comprendre BigQuery ML et ses avantages.
Améliorer la qualité des données et mener une analyse exploratoire.
Construire et entraîner des modèles supervisés.
Optimiser et évaluer un modèle avec des métriques adaptées.
Gérer les problèmes fréquents en apprentissage automatique.
Créer des ensembles de données d’entraînement, d’évaluation et de test reproductibles et évolutifs.
Module 3 : TensorFlow sur Google Cloud
Créer des modèles ML avec TensorFlow et Keras.
Identifier les composants essentiels de TensorFlow.
Exploiter la bibliothèque tf.data pour manipuler de grands ensembles de données.
Construire des modèles avec les couches de prétraitement de tf.keras.
Concevoir des modèles simples et avancés avec les API séquentielles et fonctionnelles.
Comprendre l’utilisation de sous-classes de modèles pour des besoins personnalisés.
Module 4 : Ingénierie des caractéristiques
Découvrir le Feature Store de Vertex AI.
Identifier les caractéristiques d’une bonne fonctionnalité.
Créer de nouvelles variables via les croisements de caractéristiques.
Réaliser l’ingénierie des caractéristiques avec BQML, TensorFlow et Keras.
Prétraiter et explorer les données avec Cloud Dataflow et Dataprep.
Utiliser TensorFlow pour transformer et exploiter les caractéristiques.
Module 5 : L’apprentissage automatique en entreprise
Découvrir les outils de gestion et de gouvernance des données.
Choisir les meilleures méthodes de prétraitement (Dataflow, Dataprep, SQL).
Différencier AutoML, BQML et l’entraînement personnalisé selon les besoins.
Améliorer les performances des modèles avec Vertex Vizier.
Mettre en place des prédictions par lot ou en temps réel et surveiller les modèles.
Comprendre les avantages des pipelines d’IA avec Vertex AI.
Prochaines sessions
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Data Science & Machine Learning a accompagné plus de 70 entreprises dont :
Avis des participants
Formation très bien organisée, très claire Alison explique très clairement et est très à l'écoute, avec toujours une approche pratique essentielle. je n'avais jamais fait de Python et j'ai pu coder finalement assez rapidement grâce à une progression bien articulée des exercices. Comme c'est très…
François-Marie est un excellent formateur ! Un grand merci à lui d'avoir été aussi pédagogue et clair dans ses explications du début à la fin de la formation, en plus d'être extremement sympathique, ce qui ne gâche rien :) Merci également à Sparks pour l'organisation…
L'intervenante est d'une qualité rare dans son domaine, son expertise est vraiment remarquable Par contre, j'ai suivi cette formation par curiosité mais elle s'avèrera peu utile dans mon métier Avec mon expérience "has been", et mon peu de connaissance en langage de programmation, j'ai eu…
Formation très intéressante, j'ai appris beaucoup de chose. Un grand merci au formateur.
Excellent rythme avec beaucoup de pratique. Des exercices permettant de comprendre le fonctionnement. Des réponses à toutes les questions posées ou pistes proposées pour trouver des réponses. Je recommande vivement cette formation avec cette formatrice.
Votre formateur
Camilo R.
Formateur Machine Learning & Google Cloud
Camilo intervient sur des formations portant sur la Data Science et le Machine Learning. Parmi les formations qui lui sont confiées figurent notamment « MLOps » et « PyTorch ». Son activité de formation a débuté en 2024.
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Machine Learning sur Google Cloud (MLGC) ?
Cette formation se déroule sur 5 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Machine Learning sur Google Cloud (MLGC) ?
Compréhension des concepts fondamentaux du machine learning. Connaissance de base d’un langage de programmation (Python recommandé). Bonne lecture de l’anglais technique (supports de cours en anglais).
Quel est le prix de la formation Machine Learning sur Google Cloud (MLGC) ?
En inter-entreprises, elle est à 4 000 € HT par participant ; en intra-entreprise, elle est à 11 000 € HT pour le groupe. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Machine Learning sur Google Cloud (MLGC) délivre-t-elle une certification ?
Cette formation ne délivre pas de certification. Une attestation de fin de formation vous sera remise à l'issue de la session.
La formation Machine Learning sur Google Cloud (MLGC) est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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