Cursul Machine Learning on Google Cloud oferă o pregătire completă și practică în utilizarea instrumentelor și serviciilor Google Cloud pentru dezvoltarea, antrenarea și implementarea de modele de machine learning (ML) la scară. Participanții vor explora întregul ciclu de viață al ML — de la procesarea datelor și feature engineering, până la antrenare, evaluare, optimizare și implementare a modelelor folosind Vertex AI, AutoML, BigQuery ML și TensorFlow.
Trainingul include demonstrații și laboratoare practice ce acoperă atât modele ML tradiționale, cât și proiecte generative AI și pipeline-uri de ML scalabile.
Cursul este destinat:
• machine learning engineers și data scientists care doresc să construiască și să scaleze sisteme ML
• data engineers și developeri interesați de modele ML integrate în aplicații moderne
• specialiști în AI/ML care lucrează cu volume mari de date și doresc să folosească tehnologiile Google Cloud
• profesioniști pe traseul de pregătire pentru certificarea Professional Machine Learning Engineer
La finalul cursului participanții vor putea:
• descrie tehnologiile și instrumentele folosite pentru a construi modele ML și pipeline-uri complete
• folosi AutoML și BigQuery ML pentru construirea și antrenarea de modele fără cod sau cu SQL
• crea și gestiona seturi de date în Vertex AI
• folosi TensorFlow și Keras pentru a dezvolta și antrena modele personalizate
• implementa model monitoring și predicții batch sau online
• utiliza feature engineering pentru îmbunătățirea performanței modelelor
• implementa pipeline-uri de ML reproductibile și scalabile
- Familiaritate cu concepte de bază de machine learning
- Cunoștințe de bază în Python sau alt limbaj de scripting
- Experiența cu Google Cloud sau alte platforme cloud este utilă
🔹 1. Introducere în ML și AI pe Google Cloud
• Framework-ul ML/AI în Google Cloud
• Serviciile relevante pentru ML
• Data-to-AI lifecycle și opțiuni de produs
• Construirea unui model ML folosind BigQuery ML
• Fluxul complet de ML și MLOps
🔹 2. Launching into Machine Learning
• Explorarea calității datelor și preprocesare
• Construirea de modele supravegheate
• AutoML: creare, antrenare și deploy fără cod
• BigQuery ML: optimizare și evaluare a modelelor
🔹 3. TensorFlow pe Google Cloud
• Elemente de bază TensorFlow și Keras
• Procesare de date cu tf.data
• Construirea și antrenarea de modele cu tf.keras
• Deploy cu Vertex AI Training Service
🔹 4. Feature Engineering
• Introducere în Vertex AI Feature Store
• Preprocesare în BigQuery ML, Keras și TensorFlow
• Tehnici de îmbunătățire a caracteristicilor pentru date complexă
🔹 5. Machine Learning în mediul enterprise
• Preprocesare și gestionarea datelor la scară
• Generative AI și API-uri LLM integrate
• Produse și soluții AI enterprise
Notă: Agenda finală poate varia în funcție de trainer și de formatul livrării. Pentru programul actualizat, vă rugăm să contactați echipa Bittnet Training.
Acest curs este inclus în traseul oficial pentru certificarea Professional Machine Learning Engineer, oferind competențele practice necesare pentru dezvoltarea și implementarea soluțiilor ML pe Google Cloud.
