Acest curs introductiv de 1 zi oferă o prezentare clară și practică a modului în care inteligența artificială (AI) și machine learning (ML) pot fi aplicate în Google Cloud. Participanții înțeleg conceptele fundamentale ale ML, ciclul de viață al unui proiect AI, tipurile de modele și abordări, precum și modul în care Google Cloud sprijină dezvoltarea și implementarea aplicațiilor inteligente.
Cursul explorează atât serviciile AI preconstruite (Vision AI, Natural Language AI, Translation AI), cât și instrumentele care permit dezvoltarea de modele personalizate, cum ar fi Vertex AI. Sunt prezentate exemple, demonstrații practice și scenarii reale care ilustrează modul în care organizațiile pot integra AI în fluxurile lor de lucru.
Cursul este potrivit pentru:
• profesioniști tehnici și non-tehnici care doresc o introducere în AI și ML
• data engineers și machine learning engineers aflați la început de drum în ecosistemul Google Cloud
• developeri și cloud engineers care pregătesc proiecte de ML
• analiști și specialiști în date ce doresc să folosească modele gata construite
• profesioniști care pornesc pe traseul certificării Professional Machine Learning Engineer
La finalul cursului, participanții vor putea:
• explica conceptele esențiale de AI și machine learning
• înțelege tipurile de probleme ML și modul de alegere a unui model potrivit
• descrie componentele unui pipeline de ML în Google Cloud
• folosi serviciile de AI preconstruite pentru imagini, limbaj și text
• înțelege rolul platformei Vertex AI în dezvoltarea, antrenarea și implementarea modelelor
• recunoaște scenarii reale de aplicare a AI în organizații
Nu sunt necesare cunoștințe avansate de programare sau machine learning.
Familiaritatea cu concepte generale cloud poate ajuta, dar nu este obligatorie.
Module 1: Introduction to AI and ML
• ce este AI și ce este ML
• tipuri de probleme ML (supervised, unsupervised, reinforcement)
• etapele unui proiect de machine learning
• impactul AI în industrie
Module 2: Google Cloud AI Services Overview
• portofoliul de servicii AI în Google Cloud
• categorii de produse: pre-built APIs, AutoML, modele personalizate
• când folosim modele deja antrenate vs. când antrenăm modele proprii
Module 3: Pre-built AI APIs
• Vision AI – recunoaștere imagini și detecție obiecte
• Natural Language AI – analiză text, sentiment, entități
• Translation AI – traduceri automate și multilingual intelligence
• Speech-to-Text & Text-to-Speech
• demonstrații practice cu API-urile Google
Module 4: Introduction to Vertex AI
• ce este Vertex AI și rolul său în ecosistem
• gestionarea seturilor de date, antrenare și evaluare modele
• deployment și MLOps
• notebook-uri integrate, pipelines și monitorizare modele
Module 5: End-to-End ML Use Cases
• construirea unui pipeline simplu de ML
• scenarii de utilizare corporate: vizualizare, conversie text, automatizare procese, clasificare
• studii de caz Google Cloud
Module 6: Responsible AI
• principiile AI responsabile în Google Cloud
• riscuri, bias, transparență și impact
Notă: Agenda poate varia în funcție de trainerul alocat și de formatul de livrare. Pentru agenda finală, vă rugăm să contactați echipa Bittnet Training.
- Machine Learning on Google Cloud – 5 zile (cursul oficial avansat din traseul ML Engineer)
Acest curs este inclus în traseul de pregătire pentru certificarea GCP Professional Machine Learning Engineer, oferind fundamentul conceptual necesar pentru a avansa către subiecte de ML aplicat și modele personalizate.
FAQ curs Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
Cum aduce un curs introductiv de AI & Machine Learning pe Google Cloud valoare unei organizaţii?
Cursul oferă fundaţia teoretică și practică pentru înţelegerea modului în care AI și ML pot fi aplicate în contexte reale de business, ceea ce permite companiilor să identifice cazuri de utilizare relevante, să accelereze digitalizarea şi automatizarea proceselor şi să genereze rezultate ROI mai rapide prin soluţii inteligente care optimizează costuri și creșterea veniturilor.
Ce abilităţi concrete vor dobândi participanţii după finalizarea acestui curs?
Participanţii vor putea explica conceptele fundamentale de AI și ML, înţelege ciclul de viaţă al proiectelor AI, recunoaște când să utilizeze modele pre-antrenate sau personalizate, și vor avea o perspectivă clară asupra instrumentelor Google Cloud precum Vertex AI, ceea ce crește capacitatea internă de adoptare a soluţiilor AI.
De ce este important pentru business să înţeleagă diferenţa între AI pre-construit și modele personalizate?
Înţelegerea diferenţei permite companiilor să aleagă soluţia optimă pentru fiecare problemă specifică, reducând costurile de dezvoltare și timpul de implementare, ceea ce maximizează ROI prin livrarea rapidă a rezultatelor fără investiţii excesive în modele care nu aduc valoare.
Cum sprijină Google Cloud generative AI și de ce contează pentru organizaţii?
Google Cloud oferă capabilităţi de AI generativ, care pot automatiza crearea de conţinut, analiza textului și conversaţii inteligente, ceea ce reduce costurile cu resursele umane pentru sarcini repetitive și permite orientarea strategică către activităţi cu valoare adăugată mai mare.
Cum sprijină Google Cloud generative AI și de ce contează pentru organizaţii?
Google Cloud oferă capabilităţi de AI generativ, care pot automatiza crearea de conţinut, analiza textului și conversaţii inteligente, ceea ce reduce costurile cu resursele umane pentru sarcini repetitive și permite orientarea strategică către activităţi cu valoare adăugată mai mare.
Ce impact are învăţarea despre BigQuery ML și Vertex AI asupra performanţei proiectelor ML?
Cunoașterea BigQuery ML și Vertex AI oferă echipelor posibilitatea de a construi și implementa modele ML direct pe platformă, reducând complexitatea arhitecturii, eliminând costurile de infrastructură suplimentare și accelerând lansarea soluţiilor inteligente în producţie.
Cum poate acest curs să reducă riscul investiţiilor în tehnologiile AI?
Prin furnizarea unei înţelegeri solide a cazurilor de utilizare și a abordărilor corecte de proiect, companiile pot evita experimentările costisitoare și pot direcţiona resursele către proiecte cu impact clar, ceea ce minimizează riscurile financiare și crește predictibilitatea rezultatelor.
Ce rol joacă demonstrațiile și scenariile reale din curs în adoptarea AI la nivel de organizaţie?
Sesiunile practice și cazurile din lumea reală ilustrează cum companii au aplicat AI cu succes, oferind modele replicabile și insight-uri directe pentru echipele interne, ceea ce reduce timpul de învăţare și crește probabilitatea de succes comercial al proiectelor pilot.
De ce este esenţial ca echipele non-tehnice să participe la acest tip de curs?
Profesioniștii non-tehnici care înţeleg principiile AI și ML pot colabora mai eficient cu echipele tehnice, pot prioritiza iniţiativele de business bazate pe date și pot susţine decizii strategice informate care maximizează valoarea proiectelor AI.
Cum influenţează educaţia în AI și ML pe Google Cloud avantajele competitive ale unei companii?
Companiile cu competenţe interne în AI și ML pot inova mai rapid, răspunde mai eficient la cerinţele pieţei și implementa soluţii inteligente care diferenţiază ofertele lor faţă de concurenţă, ceea ce se traduce în creșterea cotei de piaţă și ROI pe termen lung.
În ce mod poate participarea la acest curs să accelereze drumul către certificări avansate și beneficii organizaţionale?
Cursul servește ca bază pentru certificări recunoscute în industrie, sporind vizibil competenţele angajaţilor, legitimizând expertiza internă și reducând dependenţa de consultanţi externi costisitori, ceea ce optimizează structura costurilor și îmbunătăţeşte ROI.
De ce îmi este afișată această pagină?
Această pagină este returnată datorită căutărilor tale ce includ termeni precum: introduction to ai and machine learning on google cloud, introduction to ai and machine learning on google cloud course, introduction to ai and machine learning on google cloud training, introduction to ai and machine learning on google cloud certification, curs introduction to ai and machine learning on google cloud, certificare introduction to ai and machine learning on google cloud, class introduction to ai and machine learning on google cloud sau alții.
