Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

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.

Dozent: Google Cloud Training

2.198 bereits angemeldet

Bei enthalten

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3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 25 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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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: Artificial Intelligence
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Cloud Platforms
Kategorie: Computer Architecture
Kategorie: Computer Hardware
Kategorie: Computing Platforms
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Hardware Architecture
Kategorie: Infrastructure Architecture
Kategorie: Interoperability
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Model Training
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Product Demonstration
Kategorie: Systems Architecture

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Model Deployment

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

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.

Übungsprojekt

This learning path uses a multi-modal approach that includes demonstrations and quizzes to help you master new skills. We've also incorporated case studies to show how these technologies are applied in real-world scenarios, helping you connect theory with practice.

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

KURS 1, 2 Stunden

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: Cloud Deployment

Kategorie: Cloud Infrastructure

Kategorie: Systems Architecture

Kategorie: Cloud Computing Architecture

Kategorie: Computer Architecture

Kategorie: Hardware Architecture

Kategorie: AI Workflows

Kategorie: Model Training

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Model Deployment

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Model Optimization

Kategorie: Artificial Intelligence

AI Infrastructure: Cloud GPUs

KURS 2, 2 Stunden

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: Cloud Infrastructure

Kategorie: Model Optimization

Kategorie: Computer Hardware

Kategorie: Model Training

Kategorie: Hardware Architecture

Kategorie: Cloud Platforms

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Computing Platforms

Kategorie: Infrastructure Architecture

AI Infrastructure: Cloud TPUs

KURS 3, 3 Stunden

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: Google Cloud Platform

Kategorie: Product Demonstration

Kategorie: AI Workflows

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Computer Architecture

Kategorie: Model Optimization

Kategorie: Hardware Architecture

Kategorie: Benchmarking

Kategorie: Interoperability

Kategorie: Cloud Computing Architecture

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Dozent

Google Cloud Training

Google Cloud

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
Experience with Google Kubernetes Engine
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.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

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