Este curso introductorio de 1 día proporciona una descripción general clara y práctica de cómo se pueden aplicar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en Google. CloudLos participantes comprenden los conceptos fundamentales de ML, el ciclo de vida de un proyecto de IA, los tipos de modelos y enfoques, y cómo Google Cloud Apoya el desarrollo e implementación de aplicaciones inteligentes.
El curso explora tanto los servicios de IA prediseñados (IA de visión, IA de lenguaje natural, IA de traducción) como las herramientas que permiten el desarrollo de modelos personalizados, como Vertex AI. Se presentan ejemplos, demostraciones prácticas y escenarios reales para ilustrar cómo las organizaciones pueden integrar la IA en sus flujos de trabajo.
El curso es adecuado para:
• profesionales técnicos y no técnicos que desean una introducción a la IA y el ML
• ingenieros de datos e ingenieros de aprendizaje automático que recién comienzan en el ecosistema de Google Cloud
• desarrolladores y cloud ingenieros que preparan proyectos de ML
• analistas y especialistas en datos que quieran utilizar modelos ya preparados
• profesionales que emprenden el camino de la certificación Ingeniero profesional de aprendizaje automático
Al finalizar el curso, los participantes podrán:
• explica los conceptos esenciales de IA y aprendizaje automático
• comprende los tipos de problemas de ML y cómo elegir un modelo adecuado
• describe los componentes de una canalización de ML en Google Cloud
• utilizar servicios de IA prediseñados para imágenes, lenguaje y texto
• comprende el papel de la plataforma Vertex AI en el desarrollo, entrenamiento e implementación de modelos
• reconoce escenarios reales para la aplicación de IA en las organizaciones
No se requieren conocimientos avanzados de programación ni de aprendizaje automático.
Familiaridad con conceptos generales cloud Puede ayudar, pero no es obligatorio.
Módulo 1: Introducción a la IA y el ML
• ¿Qué es IA y qué es ML?
• tipos de problemas de aprendizaje automático (supervisados, no supervisados, refuerzo)
• etapas de un proyecto de aprendizaje automático
• el impacto de la IA en la industria
Módulo 2: Google Cloud Descripción general de los servicios de IA
• Portafolio de servicios de IA en Google Cloud
• Categorías de productos: API prediseñadas, AutoML, modelos personalizados
• cuando utilizamos modelos ya entrenados vs. cuando entrenamos nuestros propios modelos
Módulo 3: API de IA prediseñadas
• Inteligencia artificial de visión: reconocimiento de imágenes y detección de objetos
• IA de lenguaje natural: análisis de texto, sentimiento, entidades
• Traducción IA: traducciones automáticas e inteligencia multilingüe
• Conversión de voz a texto y texto a voz
• demostraciones prácticas con las API de Google
Módulo 4: Introducción a Vertex AI
• ¿Qué es Vertex AI y cuál es su papel en el ecosistema?
• gestión de conjuntos de datos, entrenamiento y evaluación de modelos
• Implementación y MLOps
• Cuadernos integrados, pipelines y monitorización de modelos
Módulo 5: Casos de uso de aprendizaje automático de extremo a extremo
• construir una canalización de ML simple
• Casos de uso corporativos: visualización, conversión de texto, automatización de procesos, clasificación
• Casos prácticos de Google Cloud
Módulo 6: IA responsable
• Principios de IA responsable en Google Cloud
• riesgos, sesgos, transparencia e impacto
Nota: La agenda puede variar según el instructor asignado y el formato de impartición. Para consultar la agenda definitiva, contacte con el equipo. Bittnet Training.
- Aprendizaje automático en Google Cloud – 5 días (Curso oficial avanzado en la carrera de Ingeniero ML)
Este curso está incluido en la ruta de formación para la certificación. Ingeniero profesional de aprendizaje automático de GCP, proporcionando la base conceptual necesaria para avanzar hacia temas de ML aplicado y modelos personalizados.
Preguntas frecuentes del curso Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Cómo incorporar un curso introductorio de IA y aprendizaje automático a Google Cloud ¿Cuál es el valor de una organización?
El curso proporciona las bases teóricas y prácticas para comprender cómo se pueden aplicar la IA y el ML en contextos comerciales reales, lo que permite a las empresas identificar casos de uso relevantes, acelerar la digitalización y automatización de procesos y generar resultados de ROI más rápidos a través de soluciones inteligentes que optimizan costos y aumentan los ingresos.
¿Qué habilidades concretas adquirirán los participantes después de completar este curso?
Los participantes podrán explicar los conceptos fundamentales de IA y ML, comprender el ciclo de vida del proyecto de IA, reconocer cuándo utilizar modelos previamente entrenados o personalizados y tener una perspectiva clara de las herramientas de Google. Cloud como Vertex AI, que aumenta la capacidad interna para adoptar soluciones de IA.
¿Por qué es importante que las empresas comprendan la diferencia entre la IA prediseñada y los modelos personalizados?
Entender la diferencia permite a las empresas elegir la solución óptima para cada problema específico, reduciendo costos de desarrollo y tiempo de implementación, lo que maximiza el ROI al entregar rápidamente resultados sin inversiones excesivas en modelos que no aportan valor.
Cómo Google apoya Cloud IA generativa y ¿por qué es importante para las organizaciones?
Google Cloud ofrece capacidades de IA generativa que pueden automatizar la creación de contenido, el análisis de texto y las conversaciones inteligentes, lo que reduce los costos de recursos humanos para tareas repetitivas y permite una orientación estratégica hacia actividades de mayor valor agregado.
Cómo Google apoya Cloud IA generativa y ¿por qué es importante para las organizaciones?
Google Cloud ofrece capacidades de IA generativa que pueden automatizar la creación de contenido, el análisis de texto y las conversaciones inteligentes, lo que reduce los costos de recursos humanos para tareas repetitivas y permite una orientación estratégica hacia actividades de mayor valor agregado.
¿Qué impacto tiene el aprendizaje sobre BigQuery ML y Vertex AI en el rendimiento de los proyectos de ML?
El conocimiento de BigQuery ML y Vertex AI brinda a los equipos la capacidad de crear e implementar modelos de ML directamente en la plataforma, lo que reduce la complejidad arquitectónica, elimina costos de infraestructura adicionales y acelera el lanzamiento de soluciones inteligentes en producción.
¿Cómo puede este curso reducir el riesgo de invertir en tecnologías de IA?
Al proporcionar una comprensión sólida de los casos de uso y los enfoques de proyecto adecuados, las empresas pueden evitar la experimentación costosa y dirigir recursos a proyectos con un impacto claro, lo que minimiza los riesgos financieros y aumenta la previsibilidad de los resultados.
¿Qué papel juegan las demostraciones y los escenarios del mundo real en el curso de adopción de IA organizacional?
Sesiones prácticas y casos del mundo real ilustran cómo las empresas han aplicado la IA con éxito, proporcionando modelos replicables y conocimientos directos para los equipos internos, lo que reduce el tiempo de aprendizaje y aumenta la probabilidad de éxito comercial de los proyectos piloto.
¿Por qué es imprescindible que los equipos no técnicos asistan a este tipo de cursos?
Los profesionales no técnicos que comprenden los principios de IA y ML pueden colaborar de manera más efectiva con los equipos técnicos, priorizar iniciativas comerciales basadas en datos y respaldar decisiones estratégicas informadas que maximicen el valor de los proyectos de IA.
Cómo la educación en IA y ML influye en Google Cloud ¿Ventajas competitivas de una empresa?
Las empresas con competencias internas de IA y ML pueden innovar más rápido, responder de manera más efectiva a las demandas del mercado e implementar soluciones inteligentes que diferencien sus ofertas de la competencia, lo que se traduce en una mayor participación de mercado y un ROI a largo plazo.
¿Cómo puede participar en este curso acelerar su camino hacia certificaciones avanzadas y beneficios organizacionales?
El curso sirve como base para certificaciones reconocidas por la industria, mejorando visiblemente las competencias de los empleados, legitimando la experiencia interna y reduciendo la dependencia de costosos consultores externos, lo que optimiza la estructura de costos y mejora el ROI.
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