Google Cloud per i ricercatori
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| Disciplina della ricerca | Panoramica | Formazione |
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Ricerca, sviluppo e prototipazione | RAD LabScopri RAD Lab, un ambiente sandbox basato su Google Cloud per aiutare i team a passare rapidamente dalla ricerca e dallo sviluppo alla produzione. |
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Computing ad alte prestazioni | Abbonamento all'HPC (computing ad alte prestazioni)Con l'abbonamento all'HPC di Google Cloud, i ricercatori possono accelerare i loro progetti, indipendentemente dal loro livello di competenza tecnica, a un prezzo di abbonamento fisso, evitando costi eccessivi. | |
Scienze ambientali | Elaborazione immaginiL'utilizzo di una potenza di calcolo su larga scala per riconoscere modelli e "leggere" immagini è una delle tecnologie fondamentali nell'IA, dalle automobili a guida automatica al riconoscimento facciale. |
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Classificazione delle immagini floreali con Keras sulle TPUScopri come creare, addestrare e ottimizzare le tue reti neurali convoluzionali da zero con Keras e TensorFlow. | ||
Scienze biologiche | GenomicsCon Cloud Life Sciences (in precedenza Google Genomics), impara a elaborare i dati biomedici su larga scala. | |
SanitàL'API Cloud Healthcare è una soluzione gestita per archiviare e accedere ai dati sanitari in Google Cloud. È fondamentale per collegare i sistemi sanitari esistenti e le applicazioni in hosting su Google Cloud. |
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Scienze sociali | Cloud AI PlatformFai pratica con l'addestramento di modelli TensorFlow 2.x, sia in locale che su AI Platform. Dopo aver completato l'addestramento, imparerai a eseguire il deployment del modello su AI Platform per l'elaborazione di previsioni. |
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API per il machine learningFai pratica con le API per il machine learning seguendo lab quali Rileva etichette, volti e punti di riferimento su Google Immagini con l'API Cloud Vision. |
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Scienze fisiche | Analisi e classificazione delle immaginiL'API Cloud Vision ti consente di comprendere i contenuti di un'immagine integrando efficaci modelli di machine learning in un'API REST semplice. Invia immagini all'API Vision per rilevare oggetti, volti e punti di riferimento. |
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Scienze matematiche | Servizi finanziariLe tecniche di machine learning di Google Cloud, in particolare il deep learning, sono molto promettenti per l'analisi delle serie temporali. Man mano che le serie temporali diventano più compatte e iniziano a sovrapporsi, il machine learning consente di separare il segnale dal rumore. |
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Data scienceApplica sofisticati metodi statistici e di machine learning a problemi reali quando crei su Google Cloud. |
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Jupyter, R e RStudioEsegui il computing tecnico su larga scala su Google Cloud. |
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Informatica | Contenuti multimediali e renderingScopri come eseguire il deployment del sistema di gestione del rendering OpenCue su macchine virtuali (VM) Linux tramite Google Cloud. |
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Gestori dei carichi di lavoroImpara a ottimizzare l'utilizzo e l'efficienza tramite gestori dei carichi di lavoro che semplificano l'amministrazione dei cluster. |
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Container e KubernetesImpara a utilizzare un ambiente gestito per concentrarti sull'utilizzo di Kubernetes invece che sulla configurazione dell'infrastruttura sottostante. |
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MapReduce - Hadoop/SparkPuoi creare rapidamente cluster Cloud Dataproc e ridimensionarli in qualsiasi momento, così non dovrai preoccuparti che le pipeline dei dati superino le dimensioni dei cluster. |
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Desktop e visualizzazione remotiScopri come configurare un servizio Chrome Remote Desktop o una workstation Linux virtuale. | ||
LustreAccedi al software DDN EXAScaler Lustre di livello enterprise tramite Google Cloud Marketplace e a un set open source di script per configurare e sottoporre a deployment un cluster di archiviazione Lustre su Compute Engine. |
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Formazione sull'IA generativaApprendi le nozioni di base dei modelli linguistici di grandi dimensioni e delle soluzioni di IA generativa di Google Cloud. |
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Ricerca, sviluppo e prototipazione
RAD Lab
Scopri RAD Lab, un ambiente sandbox basato su Google Cloud per aiutare i team a passare rapidamente dalla ricerca e dallo sviluppo alla produzione.
GitHub - Scopri il repository di codice di RAD Lab
Computing ad alte prestazioni
Abbonamento all'HPC (computing ad alte prestazioni)
Con l'abbonamento all'HPC di Google Cloud, i ricercatori possono accelerare i loro progetti, indipendentemente dal loro livello di competenza tecnica, a un prezzo di abbonamento fisso, evitando costi eccessivi.
Scienze ambientali
Elaborazione immagini
L'utilizzo di una potenza di calcolo su larga scala per riconoscere modelli e "leggere" immagini è una delle tecnologie fondamentali nell'IA, dalle automobili a guida automatica al riconoscimento facciale.
Codelab - Addestramento e deployment della classificazione di immagini on-device con AutoML Vision
Google Cloud Skills Boost - Classifica le immagini di nuvole con AutoML Vision
Scienze biologiche
Scienze sociali
Cloud AI Platform
Fai pratica con l'addestramento di modelli TensorFlow 2.x, sia in locale che su AI Platform. Dopo aver completato l'addestramento, imparerai a eseguire il deployment del modello su AI Platform per l'elaborazione di previsioni.
Google Cloud Skills Boost - Blocco note di Vertex AI Workbench: Qwik Start
Scienze fisiche
Analisi e classificazione delle immagini
L'API Cloud Vision ti consente di comprendere i contenuti di un'immagine integrando efficaci modelli di machine learning in un'API REST semplice. Invia immagini all'API Vision per rilevare oggetti, volti e punti di riferimento.
Google Cloud Skills Boost - Rileva etichette e punti di riferimento con l'API Cloud Vision
Scienze matematiche
Servizi finanziari
Le tecniche di machine learning di Google Cloud, in particolare il deep learning, sono molto promettenti per l'analisi delle serie temporali. Man mano che le serie temporali diventano più compatte e iniziano a sovrapporsi, il machine learning consente di separare il segnale dal rumore.
Tutorial - Analizza i rischi del portafoglio con HTCondor e Compute Engine
Informatica
Contenuti multimediali e rendering
Scopri come eseguire il deployment del sistema di gestione del rendering OpenCue su macchine virtuali (VM) Linux tramite Google Cloud.
Tutorial - Crea una farm di rendering su Google Cloud con OpenCue
Tutti i ricercatori che hanno ricevuto i crediti Google Cloud vengono aggiunti alla nostra community di ricercatori online. I ricercatori possono anche fare domanda per partecipare al programma Research Innovator.
Community di ricercatori
Unisciti ad altri docenti e ricercatori che utilizzano Google Cloud nei loro lab e nei loro corsi. Possono partecipare solo i ricercatori che hanno ottenuto la verifica e l'approvazione per ricevere crediti Google Cloud. Controlla se nella tua email di onboarding è presente un link per entrare o richiedi l'accesso utilizzando l'indirizzo email fornito dalla tua scuola.
Research Innovators
Fai domanda per entrare a far parte di una community globale di ricercatori che creano innovazioni scientifiche con Google Cloud. I Research Innovator ottengono l'accesso allo sviluppo professionale e ad altri vantaggi. Al momento non accettiamo domande, ma puoi ottenere ulteriori informazioni sul programma, conoscere la coorte inaugurale e richiedere l'invio di una notifica quando sarà possibile fare domanda.
Leggi storie d'impatto
Leggi storie di come i ricercatori di tutto il mondo utilizzano Google Cloud per accelerare le innovazioni.
Risparmiamo tempo e denaro eseguendo Flywheel su Google Cloud, ma la cosa più importante è la riproducibilità che siamo in grado di raggiungere. La possibilità di condividere la nostra ricerca per aiutare le persone di tutto il mondo è per me l'essenza della scienza.
Dr. Brian Wandell, Faculty Professor and Director of CNI, Stanford University
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