This learning path, designed for intermediate to advanced technical learners, offers on-demand courses to specialize in AI Infrastructure on Google Cloud. You'll gain the knowledge and skills to design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Cloud's AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine. Optimize every layer of your AI Infrastructure solutions, from storage and networking to orchestration and best practices, to redefine what's possible with Google AI Infrastructure.
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.
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 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.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Performance Tuning
- Application Deployment
- Business Workflow Analysis
- Product Demonstration
- Benchmarking
- Artificial Intelligence
- Performance Improvement
- Cloud Computing Architecture
- Cloud Infrastructure
- MLOps (Machine Learning Operations)
- Hardware Architecture
- Systems Architecture
- Interoperability
- Computer Architecture
- Computer Hardware
- Infrastructure Architecture
- Cloud Platforms
- Google Cloud Platform
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
août 2025
3 exercices pratiques
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 - série de 3 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 : Systems Architecture
Catégorie : Cloud Infrastructure
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Hardware Architecture
Catégorie : Computer Architecture
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Infrastructure Architecture
Catégorie : Cloud Computing 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 : Computer Hardware
Catégorie : Hardware Architecture
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Cloud Computing Architecture
Catégorie : Cloud Platforms
Catégorie : Cloud Infrastructure
Catégorie : Infrastructure As A Service (IaaS)
Catégorie : Infrastructure Architecture
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 : Cloud Infrastructure
Catégorie : Product Demonstration
Catégorie : Performance Improvement
Catégorie : Cloud Computing Architecture
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Business Workflow Analysis
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Benchmarking
Catégorie : Performance Tuning
Obtenez un certificat professionnel
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Instructeur
Offert par
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Felipe M.
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.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’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
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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Foire Aux Questions
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
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High-Level AI/ML Concepts
1 hour per training, about 3 hours for the first three courses.
Although not necessary, it is recommended to take the courses in the specified order to maximize your learning. The content is structured sequentially, with each course building upon the foundational knowledge and skills introduced in the previous ones.
Plus de questions
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