Curso online – especialización profesional certificada en aprendizaje automático en Google Cloud

Aprenda la máquina en los sistemas de Google Cloud. Experiencias del mundo real con ML de extremo a extremo.

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Curso online - especialización profesional certificada en aprendizaje automático en Google Cloud

Professional Certificate

nivel intermedio

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Telenerflow
  • aprendizaje automático
  • ingeniería de características
  • computación en la nube
  • IA de vértice

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Desarrolla modelos de aprendizaje automático.
  • analista de datos
  • Ingeniero de datos
  • Experto en AutoML
  • Desarrollador en BigQuery ML
  • Ingeniero de funciones
  • Responsable de proyectos en el campo del aprendizaje automático.
  • Desarrollador de soluciones de Google Cloud
  • Experto en TensorFlow
  • Analizador de rendimiento del modelo.

Prácticas: una serie de 5 cursos.

¿Qué es el aprendizaje automático y qué problemas puede resolver?

  • ¿Cómo se pueden crear, entrenar y lanzar modelos de aprendizaje automático en Scala sin escribir una sola línea de código?
  • ¿Cuándo debería utilizar el aprendizaje automático o la formación personalizada?

¿Qué aprenderás en el curso?

  • Cree modelos Vertex AI AutoML sin escribir una sola línea de código.
  • Cree modelos de BigQuery ML con conocimientos básicos de SQL.
  • Cree trabajos de capacitación personalizados en Vertex AI que pueda ejecutar usando contenedores (con conocimientos básicos de Docker).
  • Utilice Feature Store para la gestión de datos y la gestión medioambiental.
  • Aplicar la ingeniería de características para mejorar los modelos.
  • Determine las opciones de procesamiento de datos adecuadas para su caso de uso.
  • Utilice VERTEX VIZIER para el ajuste de hiperparámetros para combinar la combinación adecuada de parámetros que produzca modelos precisos y generalizados.
  • Comprender la teoría para resolver tipos específicos de problemas de aprendizaje automático.
  • Escriba modelos distribuidos que escale en TensorFlow.
  • Aproveche las mejores prácticas para implementar el aprendizaje automático en la plataforma Google Cloud.

Condiciones de uso

Al registrarse para esta pasantía, acepta los Términos de servicio de Qwiklabs como se muestran en las preguntas frecuentes ubicadas en: https://qwiklabs.com/terms_of_service .

Un proyecto de aprendizaje práctico.

En esta pasantía hay una combinación de 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, que se utilizan según las definiciones de Qwiklabs. Puede esperar obtener experiencia práctica con los conceptos explicados durante los módulos.

Details of the courses that make up the specialization

Cómo Google hace el aprendizaje automático

Curso 1 • 11 horas • 4,6 (7.260 valoraciones)

Detalles del curso
  • Explique qué es la plataforma Vertex AI y cómo se utiliza para construir, entrenar y lanzar modelos automatizados de aprendizaje automático rápidamente, sin necesidad de escribir código.
  • Describir las mejores prácticas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud.
  • Aproveche las herramientas y el entorno de Google Cloud para realizar aprendizaje automático.
  • Formule mejores prácticas para una IA responsable.

Preparación para el aprendizaje automático

Curso 2 • 14 horas • 4,6 (4.294 valoraciones)

Detalles del curso
  • Explicar cómo mejorar la calidad de los datos y realizar análisis de datos exploratorios.
  • Cree y entrene modelos automatizados de aprendizaje automático con Vertex AI y BigQuery ML.
  • Optimice y evalúe modelos utilizando funciones de pérdida y métricas de rendimiento.
  • Cree sistemas de datos para capacitación, evaluación y pruebas que sean repetibles y escalables.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: aprendizaje inclusivo
  • Categoría: BigQuery
  • Categoría: Interfaces de programación de aplicaciones (API)
  • Categoría: aprendizaje automático
  • Categoría: Plataforma en la nube de Google

TensorFlow en la nube de Google

Curso 3 • 13 horas • 4,4 (2.769 valoraciones)

Detalles del curso
  • Diseñe y cree una canalización de datos de entrada para TensorFlow.
  • Utilice la biblioteca tf.data para manipular datos en grandes conjuntos de datos.
  • Utilice las interfaces secuencial y funcional de Keras para crear modelos simples y avanzados.
  • Entrene, lance y ponga en funcionamiento modelos de aprendizaje automático a escala con Vertex AI.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: TensorFlow
  • Categoría: aprendizaje automático
  • Categoría: computación en la nube

ingeniería de características

Curso 4 • 8 horas • 4,5 (1.763 opiniones)

Detalles del curso
  • Explique qué es un grupo de funciones de Vertex AI y compare los aspectos clave necesarios para una buena función.
  • Realice ingeniería de funciones utilizando BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
  • Analice cómo preprocesar y explorar funciones con Dataflow y Dataprep.
  • Utilice tf.Transform.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: TensorFlow
  • Categoría: programación en Python
  • Categoría: aprendizaje automático
  • Categoría: Keras
  • Categoría: Creación de una canalización de datos de entrada

Aprendizaje automático en la organización.

Curso 5 • 19 horas • 4,6 (1.465 opiniones)

Detalles del curso
  • Explicar la gestión de datos, el gobierno y las opciones de preprocesamiento.
  • Identifique cuándo utilizar Vertex AutoML, BigQuery ML y la capacitación personalizada.
  • Aplique Vertex Vizier hacia los hiperparámetros.
  • Explique cómo crear predicciones en grupos y en línea, determinar la gestión de modelos y crear canalizaciones utilizando Vertex AI.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: TensorFlow
  • Categoría: BigQuery
  • Categoría: aprendizaje automático
  • Categoría: limpieza de datos

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