Desarrollador de software en el campo de la inteligencia artificial.
Investigador en el campo del aprendizaje automático.
Responsable de proyectos en el campo de las tecnologías de datos.
analista de sistemas de informacion
Experto en modelos predictivos
ingeniero de soluciones en la nube
Pasantía: una serie de cursos de cinco partes
¿Qué es el aprendizaje automático?
¿Qué tipo de problemas puede resolver?
¿Cuáles son los cinco pasos para convertir un caso potencial en un recurso procesable utilizando tecnología de aprendizaje automático?
¿Por qué es importante no saltarse pasos?
¿Por qué las redes neuronales son tan populares?
¿Cómo se puede presentar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución general utilizando el descenso de gradiente y una forma medida de crear conjuntos de datos?
Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático
Modelos distribuidos que escalarán en TensorFlow y proporcionarán predicciones de alta calidad.
Transforme los datos sin procesar en características de una manera que permita a la máquina aprender características importantes de los datos y obtener conocimientos humanos para la resolución de problemas.
Aprenda a combinar los parámetros adecuados que conducirán al desarrollo de modelos precisos y generalizados.
Conozca la teoría para la resolución de diferentes tipos de problemas en AA.
Experiencia de aprendizaje automático de un extremo a otro
Comenzando por construir una estrategia enfocada en AA.
Progreso hacia la formación, optimización y producción de modelos.
Laboratorios prácticos utilizando la plataforma Google Cloud.
Al unirte a esta pasantía
Acepta los Términos de servicio de Qwiklabs como se indica en las preguntas frecuentes.
Esta pasantía incluye laboratorios prácticos utilizando nuestra plataforma Qwiklabs.
Los componentes prácticos le permitirán aplicar las habilidades que recibirá en las lecciones en video.
Los proyectos incluyen temas como los productos de Google Cloud Platform utilizados y definidos en Qwiklabs.
Obtendrá experiencia práctica con los términos explicados en todos los módulos.
Details of the courses that make up the specialization
Cómo Google hace el aprendizaje automático en los cursos de español
Curso 1
15 horas
4,6 (239 valoraciones)
Detalles del curso
Lo que aprenderás:
Describa la plataforma Vertex AI y cómo se utiliza para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje de AutoML sin escribir una línea de código.
Describe las recomendaciones para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud.
Utilice las herramientas y el entorno de Google Cloud Platform para realizar AA.
Definir las recomendaciones para una AI responsable.
Curso 2
13 horas
4,7 (127 valoraciones)
Detalles del curso
Lo que aprenderás:
Describir cómo mejorar la calidad de los datos y realizar análisis de datos exploratorios.
Recopile y entrene modelos de AutoML con Vertex AI y BigQuery.
Optimice y evalúe los modelos utilizando funciones de pérdida y criterios de rendimiento.
Cree conjuntos de datos para capacitación, evaluación y pruebas que puedan repetirse y ampliarse.
Curso 3
18 horas
4,5 (134 valoraciones)
Detalles del curso
Lo que aprenderás:
El curso se centra en el uso flexible y sencillo de TensorFlow 2.x y Keras para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.
Aprenderá sobre la estructura API de TensorFlow 2.x y conocerá los componentes clave de TensorFlow a través de ejercicios prácticos.
Le enseñaremos cómo trabajar con grupos de datos y columnas de atributos.
Aprenderá a diseñar y construir una canalización de datos en TensorFlow 2.x.
Obtendrá experiencia práctica cargando matrices NumPy, imágenes y datos de texto con tf.data.Dataset, así como datos CSV con Pandas.
También obtendrá experiencia práctica en la creación de columnas de atributos numéricos, categorías y definiciones con recorte.
También le presentaremos la API secuencial y funcional de Keras para crear modelos de aprendizaje profundo.
Hablaremos de funciones de activación, pérdida y optimización.
Nuestros laboratorios prácticos en portátiles Jupyter le permitirán crear modelos de aprendizaje automático de regresión lineal básica y de regresión logística básica y avanzada.
Aprenderá a entrenar, ejecutar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala con Cloud AI Platform.
Lo que aprenderás a comprar:
Categoría: TensorFlow
Categoría: programación en Python
Categoría: aprendizaje automático
Categoría: Ingeniería de características
Curso 4
9 horas
4,3 (35 valoraciones)
Detalles del curso
Lo que aprenderás:
Describe la tienda de ajuste Vertex AI y compara los aspectos clave de una función útil.
Realice ingeniería de funciones con BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
Analice cómo procesar y explorar funciones con Dataflow y Dataprep.
Curso 5
19 horas
4,7 (50 valoraciones)
Detalles del curso
Lo que aprenderás:
Reglas del modelo AA utilizando técnicas de regularización.
Ajuste el tamaño de la apuesta de ahorro y la tasa de aprendizaje para mejorar el rendimiento del modelo.
