Curso online: especialización profesional certificada en aprendizaje automático avanzado en Google Cloud, Google Cloud

Aprenda el aprendizaje automático avanzado con Google Cloud. Cree modelos listos para producción con Tensorflow en la plataforma Google Cloud.

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Curso online: especialización profesional certificada en aprendizaje automático avanzado en Google Cloud, Google Cloud

Professional Certificate

avanzando

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Experiencia práctica en la optimización, implementación y escalado de modelos de aprendizaje automático.
  • Creación de modelos medidos y precisos para datos estructurados
  • Construcción de modelos para datos de imágenes.
  • Construcción de modelos para series temporales.
  • Construcción de modelos para texto en lenguaje natural.
  • Experiencia práctica con sistemas de recomendación.
  • Aplicar habilidades prácticas utilizando la plataforma Qwiklabs
  • Trabajar con productos de Google Cloud Platform

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Ingeniero de datos
  • analista de datos
  • Desarrollador de aprendizaje automático
  • científico de datos
  • Desarrollador de sistemas de recomendación
  • Experto en aprendizaje automático
  • Desarrollador de aplicaciones basadas en IA
  • Responsable de proyectos en el campo de la inteligencia artificial.
  • Desarrollador de soluciones en la nube

Prácticas: una serie de 4 cursos.

Esta especialización incluye 5 cursos que se centran en temas avanzados de aprendizaje automático utilizando Google Cloud Platform. Durante la pasantía, obtendrá experiencia práctica en la optimización, implementación y ampliación de varios modelos de aprendizaje automático en sesiones prácticas en vivo.

La especialización continúa donde lo dejó el «Aprendizaje automático en GCP» y enseña cómo crear modelos medidos, precisos y listos para producción para:

  • datos estructurados
  • datos de imagen
  • serie de tiempo
  • Texto en lenguaje natural

La pasantía finaliza con un curso sobre construcción de sistemas de recomendación. Los temas presentados en cursos anteriores se mencionan en cursos posteriores, por lo que se recomienda realizar los cursos en ese orden.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Esta pasantía incluye laboratorios prácticos utilizando nuestra plataforma Qwiklabs. Estos componentes prácticos le permitirán aplicar las habilidades que aprendió en las videoconferencias.

Los proyectos incluirán temas como los productos de Google Cloud Platform utilizados y las definiciones dentro de Qwiklabs. Puede esperar obtener experiencia práctica con los conceptos explicados durante los módulos.

Al registrarse para esta pasantía, acepta los términos de uso de Qwiklabs como se indican en las preguntas frecuentes y disponibles en: https://qwiklabs.com/terms_of_service

Details of the courses that make up the specialization

Sistemas de aprendizaje automático en la fabricación.

Curso 1
18 horas
4.6 (980 calificaciones)

¿Qué aprenderás?

  • Comparar el entrenamiento estático versus el entrenamiento dinámico y sacar conclusiones
  • Gestión de dependencias de modelos.
  • Establecer entrenamiento distribuido para resistencia, recuperación y más
  • Exportar modelos para fines móviles.

Conceptos básicos de visión artificial con Google Cloud

Curso 2
18 horas
4,6 (538 valoraciones)

¿Qué aprenderás?

  • Una comprensión de alto nivel de los problemas que la visión artificial puede resolver.
  • Comprensión de algunos de los términos clave y construcciones de modelos comunes en visión artificial.

habilidades que ganarás

  • flujo tensor
  • Redes neuronales convolucionales
  • Indicador
  • Aprendizaje automático avanzado

Procesamiento del lenguaje natural en Google Cloud

Curso 3
13 horas
4,4 (522 valoraciones)

¿Qué aprenderás?

  • Conocimiento de productos y soluciones de PNL en Google Cloud.
  • Creación de un flujo de trabajo de PNL completo utilizando AutoML con Vertex AI
  • Creación de varios modelos de PNL, incluidos DNN, RNN, LSTM y GRU, utilizando TensorFlow
  • Conocimiento de modelos avanzados de PNL como codificador-decodificador, mecanismo de atención, Transformers y BERT.
  • Comprender el aprendizaje por transferencia y convertir los primeros modelos para problemas de PNL

Requisitos previos

  • SQL básico
  • Introducción a Python y TensorFlow

Sistemas de recomendación en Google Cloud

Curso 4
14 horas
4,5 (474 ​​valoraciones)

¿Qué aprenderás?

  • Desarrollo de un mecanismo de recomendación basado en contenido.
  • Implementación de un mecanismo de recomendación con filtrado colaborativo.
  • Creación de un mecanismo de recomendación híbrido con datos de usuario y vistas de contenido
  • Uso de técnicas de aprendizaje por refuerzo en estrategias de recomendación contextual.

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