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.
