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.
FAQ curs Machine Learning on Google Cloud
Cum poate un curs de Machine Learning pe Google Cloud să genereze ROI pentru organizaţii?
Investiţia în formarea echipei în Machine Learning pe Google Cloud transformă datele în active strategice, accelerând automatizarea proceselor, reducând erorile manuale și optimizând deciziile de afaceri. Organizaţiile care adoptă ML pe Google Cloud raportează creșteri semnificative de productivitate și venituri, cu un payback period scurt și ROI ridicat datorită eficienţei sporite.
Ce competenţe dobândește echipa după finalizarea cursului Machine Learning on Google Cloud?
Participanţii învaţă să proiecteze, antreneze, evalueze și implementeze modele ML folosind instrumentele Google Cloud, cum ar fi Vertex AI, AutoML, BigQuery ML și TensorFlow. Această competenţă permite dezvoltarea de soluţii scalabile care reduc costurile operaţionale și accelerează livrarea de produse AI.
De ce este esenţială cunoașterea Vertex AI în contextul ML enterprise?
Vertex AI oferă un cadru integrat pentru întregul ciclu de viaţă al modelelor ML — de la creare până la monitorizare în producţie. Dominarea acestui instrument permite echipelor să livreze modele mai rapid și mai eficient, reducând timpul de implementare a proiectelor și riscul erorilor costisitoare.
Cum influenţează Machine Learning pe Google Cloud deciziile strategice în business?
Modelele ML permit analize predictive și automatizări care transformă datele în insight-uri acţionabile. Acest lucru conduce la optimizarea strategiilor de marketing, operaţiuni și servicii către clienţi, generând avantaje competitive tangibile și o rată de retenţie a clienţilor mai mare.
Care este impactul reducerii costurilor infrastructurii prin adoptarea ML în cloud?
Utilizarea serviciilor ML gestionate elimină necesitatea investiţiilor în hardware dedicat și echipamente costisitoare. Modelul pay-as-you-go al Google Cloud permite ajustarea consumului de resurse conform cerinţelor reale, ceea ce optimizează costurile și maximizează valoarea investiţiei.
Cum se măsoară eficient ROI-ul unui proiect ML pe Google Cloud?
ROI se măsoară prin compararea beneficiilor nete generate (creșterea veniturilor, scăderea costurilor, câștiguri de productivitate) cu costurile totale ale proiectului (inclusiv training, dezvoltare și resurse cloud). Măsurarea detaliată permite justificarea bugetelor și îmbunătăţirea strategiei pe termen lung.
Ce rol joacă AutoML și BigQuery ML în accelerarea adoptării ML?
AutoML și BigQuery ML permit dezvoltarea de modele fără cod intensiv sau cu utilizarea SQL, ceea ce democratizează accesul la ML chiar și pentru echipe fără expertiză avansată. Această accesibilitate sporește adoptarea rapidă și scade timpul până la obţinerea rezultatelor de business.
De ce este important ca echipa să formeze o abordare end-to-end pentru ML?
O abordare completă acoperă toate etapele — de la pregătirea datelor, antrenarea modelelor până la implementare și monitorizare. Aceasta asigură calitatea, scalabilitatea și sustenabilitatea soluţiilor ML, minimizând riscurile și costurile neprevăzute în producţie.
Cum poate formarea în ML pe Google Cloud să reducă timpul de lansare pe piaţă?
Cunoașterea instrumentelor și celor mai bune practici de ML permite echipelor să dezvolte și să producţionalizeze modele mai rapid. Reducerea ciclurilor de dezvoltare și capacitatea de a itera eficient modele accelerază inovaţia și aduce soluţii competitive pe piaţă mai repede.
Ce sectoare pot obţine cel mai mare beneficiu din Machine Learning pe Google Cloud?
Industriile cu volume mari de date și nevoi de analiză avansată — precum retail, sănătate, finanţe sau logistică — pot exploata ML pentru personalizare, predicţii și automatizări. Implementările reuşite conduc la optimizări semnificative de costuri, îmbunătăţiri operaţionale și creșterea veniturilor.
https://www.revinfotech.com/blog/google-cloud-platform-machine-learning/
De ce îmi este afișată această pagină?
Această pagină este returnată datorită căutărilor tale ce includ termeni precum: machine learning on google cloud, google cloud machine learning, google cloud learning machine, gcp machine learning, machine learning certification google, google cloud machine learning certification, google cloud big data and machine learning fundamentals, gcp machine learning certification, machine learning google certification, google ml certification, google cloud platform machine learning, google cloud machine learning engineer certification, google machine learning platform, google cloud deep learning, google cloud for machine learning, google cloud certified professional machine learning engineer, google professional machine learning engineer, google certification machine learning, google cloud certified machine learning engineer, gcp ml, google machine learning engineer certification, gcp ml engineer certification, google cloud professional machine learning engineer, google cloud platform for machine learning, google cloud platform big data and machine learning fundamentals, gcp ml certification, google professional machine learning engineer certification, google deep learning certification, google certified machine learning engineer, google cloud machine learning course, professional machine learning engineer certification, google ml engineer certification, google cloud for deep learning, google ml platform, google cloud machine learning engineer, gcp professional machine learning engineer, google cloud platform machine learning certification, google certified professional machine learning engineer, machine learning in gcp, gcp deep learning, google cloud ml training, machine learning with google cloud, gcp mlops certification, gcp certification machine learning, professional machine learning engineer google, google cloud platform deep learning, google mlops certification, machine learning engineer google certification, professional machine learning engineer certification google, google cloud platform big data & machine learning fundamentals, gcp machine learning engineer, google cloud professional machine learning engineer certification, google data machine learning engineer, google cloud certification machine learning engineer professional certificate, gcp machine learning engineer certification, google cloud machine learning engineer professional certificate, google cloud professional ml engineer certification, machine learning google certificate, machine learning on google cloud specialization, google cloud fundamentals big data and machine learning, curs machine learning in google cloud, training machine learning in google cloud, certification machine learning in google cloud, machine learning in google cloud course, machine learning in google cloud training, machine learning in google cloud certification sau alții.
