Kurs Maschinelles Lernen auf Google Cloud bietet eine umfassende und praxisorientierte Schulung in der Nutzung von Google-Tools und -Diensten. Cloud Für die Entwicklung, das Training und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen (ML) im großen Maßstab. Die Teilnehmer werden den gesamten ML-Lebenszyklus kennenlernen – von der Datenverarbeitung und dem Feature Engineering über das Training, die Evaluierung und Optimierung bis hin zum Einsatz von Modellen mit Vertex AI, AutoML, BigQuery ML und TensorFlow.
Das Training umfasst Demonstrationen und praktische Übungen, die sowohl traditionelle ML-Modelle als auch generative KI-Projekte und skalierbare ML-Pipelines abdecken.
Der Kurs richtet sich an:
• Machine-Learning-Ingenieure und Data Scientists, die ML-Systeme entwickeln und skalieren möchten.
• Dateningenieure und Entwickler, die an der Integration von ML-Modellen in moderne Anwendungen interessiert sind
• KI/ML-Spezialisten, die mit großen Datenmengen arbeiten und Google-Technologien nutzen möchten. Cloud
• Fachkräfte auf dem Weg zur Zertifizierungsausbildung Professioneller Ingenieur für maschinelles Lernen
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
• beschreibt die Technologien und Werkzeuge, die zum Erstellen von ML-Modellen und vollständigen Pipelines verwendet werden.
• Verwenden Sie AutoML und BigQuery ML, um Modelle ohne Code oder mit SQL zu erstellen und zu trainieren.
• Datensätze in Vertex AI erstellen und verwalten
• TensorFlow und Keras verwenden, um benutzerdefinierte Modelle zu entwickeln und zu trainieren
• Implementierung von Batch- oder Online-Überwachungs- und Vorhersagemodellen
• Feature Engineering zur Verbesserung der Modellleistung einsetzen
• reproduzierbare und skalierbare ML-Pipelines implementieren
- Kenntnisse grundlegender Konzepte des maschinellen Lernens
- Grundkenntnisse in Python oder einer anderen Skriptsprache
- Erfahrungen mit Google Cloud oder andere Plattformen cloud Es ist nützlich
🔹 1. Einführung in ML und KI auf Google Cloud
• ML/KI-Framework bei Google Cloud
• Dienstleistungen mit Bezug zu maschinellem Lernen
• Daten-zu-KI-Lebenszyklus und Produktoptionen
• Erstellung eines ML-Modells mit BigQuery ML
• Der vollständige ML- und MLOps-Workflow
🔹 2. Einstieg ins maschinelle Lernen
• Untersuchung und Vorverarbeitung der Datenqualität
• Aufbau überwachter Modelle
• AutoML: Erstellen, Trainieren und Bereitstellen ohne Code
• BigQuery ML: Modelloptimierung und -bewertung
🔹 3. TensorFlow auf Google Cloud
• Grundlagen von TensorFlow und Keras
• Datenverarbeitung mit tf.data
• Modelle mit tf.keras erstellen und trainieren
• Einsatz mit dem Vertex AI Training Service
🔹 4. Feature-Engineering
• Einführung in den Vertex AI Feature Store
• Vorverarbeitung in BigQuery ML, Keras und TensorFlow
• Techniken zur Merkmalsverbesserung für komplexe Daten
🔹 5. Maschinelles Lernen im Unternehmensumfeld
• Vorverarbeitung und Datenmanagement im großen Maßstab
• Generative KI und integrierte LLM-APIs
• KI-Produkte und -Lösungen für Unternehmen
Kein: Der endgültige Ablauf kann je nach Trainer und Durchführungsformat variieren. Für den aktualisierten Zeitplan kontaktieren Sie bitte das Team. Bittnet Training.
Dieser Kurs ist enthalten in Der offizielle Weg zur Zertifizierung als Professional Machine Learning EngineerVermittlung der praktischen Fähigkeiten, die für die Entwicklung und den Einsatz von ML-Lösungen bei Google erforderlich sind. Cloud.
Häufig gestellte Fragen zum Kurs „Maschinelles Lernen auf Google“ Cloud
Wie kann ein Kurs über maschinelles Lernen auf Google Cloud ROI für Organisationen generieren?
Investitionen in die Ausbildung des Machine-Learning-Teams bei Google Cloud wandelt Daten in strategische Ressourcen um, beschleunigt die Prozessautomatisierung, reduziert manuelle Fehler und optimiert Geschäftsentscheidungen. Organisationen, die ML auf Google einsetzen Cloud berichtet von deutlichen Produktivitäts- und Umsatzsteigerungen bei kurzer Amortisationszeit und hohem ROI dank gesteigerter Effizienz.
Welche Fähigkeiten erwirbt das Team nach Abschluss des Kurses „Maschinelles Lernen bei Google“? Cloud?
Die Teilnehmer lernen, ML-Modelle mithilfe von Google-Tools zu entwerfen, zu trainieren, zu evaluieren und einzusetzen. CloudTechnologien wie Vertex AI, AutoML, BigQuery ML und TensorFlow. Diese Kompetenz ermöglicht die Entwicklung skalierbarer Lösungen, die die Betriebskosten senken und die Bereitstellung von KI-Produkten beschleunigen.
Warum ist die Kenntnis von Vertex AI im Kontext von Enterprise ML unerlässlich?
Vertex AI bietet ein integriertes Framework für den gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen – von der Erstellung bis zum Monitoring im Produktivbetrieb. Die Beherrschung dieses Tools ermöglicht es Teams, Modelle schneller und effizienter bereitzustellen, wodurch die Projektimplementierungszeit verkürzt und das Risiko kostspieliger Fehler minimiert wird.
Wie maschinelles Lernen Google beeinflusst Cloud Strategische Entscheidungen im Geschäftsleben?
ML-Modelle ermöglichen prädiktive Analysen und Automatisierung, die Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse umwandeln. Dies führt zu optimierten Marketingstrategien, Abläufen und Kundenservice und generiert so konkrete Wettbewerbsvorteile und eine höhere Kundenbindung.
Welche Auswirkungen hat die Senkung der Infrastrukturkosten durch den Einsatz von ML? cloud?
Durch die Nutzung von Managed ML Services entfällt die Notwendigkeit, in dedizierte Hardware und teure Ausrüstung zu investieren. Googles Pay-as-you-go-Modell Cloud ermöglicht es, den Ressourcenverbrauch an den tatsächlichen Bedarf anzupassen, wodurch die Kosten optimiert und der Wert der Investition maximiert werden.
Wie man den ROI eines ML-Projekts auf Google effektiv misst Cloud?
Der ROI wird gemessen, indem der erzielte Nettonutzen (höhere Einnahmen, geringere Kosten, Produktivitätssteigerungen) mit den Gesamtkosten des Projekts (einschließlich Schulung, Entwicklung und Ressourcen) verglichen wird. cloud). Detaillierte Messungen ermöglichen die Budgetbegründung und die langfristige Strategieverbesserung.
Welche Rolle spielen AutoML und BigQuery ML bei der Beschleunigung der ML-Einführung?
AutoML und BigQuery ML ermöglichen die Modellentwicklung ohne aufwändige Programmierung oder SQL-Kenntnisse und demokratisieren so den Zugang zu maschinellem Lernen auch für Teams ohne fortgeschrittene Expertise. Diese Zugänglichkeit beschleunigt die Akzeptanz und verkürzt die Zeit bis zum Geschäftserfolg.
Warum ist es wichtig, dass das Team einen ganzheitlichen Ansatz für maschinelles Lernen verfolgt?
Ein umfassender Ansatz deckt alle Phasen ab – von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Dies gewährleistet die Qualität, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit von ML-Lösungen und minimiert Risiken und unvorhergesehene Kosten im Produktivbetrieb.
Wie kann ML-Training bei Google funktionieren? Cloud Markteinführungszeit verkürzen?
Kenntnisse über ML-Tools und Best Practices ermöglichen es Teams, Modelle schneller zu entwickeln und zu vermarkten. Kürzere Entwicklungszyklen und die Fähigkeit, Modelle effizient zu iterieren, beschleunigen Innovationen und führen schneller zu wettbewerbsfähigen Lösungen auf dem Markt.
Welche Branchen können am meisten von maschinellem Lernen auf Google profitieren? Cloud?
Branchen mit großen Datenmengen und hohem Bedarf an fortgeschrittenen Analysen – wie Einzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzwesen oder Logistik – können maschinelles Lernen für Personalisierung, Prognosen und Automatisierung nutzen. Erfolgreiche Implementierungen führen zu deutlichen Kosteneinsparungen, operativen Verbesserungen und Umsatzsteigerungen.
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