curso Aprendizaje automático en Google Cloud Proporciona formación completa y práctica en el uso de las herramientas y servicios de Google. Cloud Para desarrollar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático (ML) a escala. Los participantes explorarán todo el ciclo de vida del ML: desde el procesamiento de datos y la ingeniería de características hasta el entrenamiento, la evaluación, la optimización y la implementación de modelos con Vertex AI, AutoML, BigQuery ML y TensorFlow.
La capacitación incluye demostraciones y laboratorios prácticos que cubren tanto modelos de ML tradicionales como proyectos de IA generativa y canales de ML escalables.
El curso está dirigido a:
• ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos que desean construir y escalar sistemas de aprendizaje automático
• ingenieros de datos y desarrolladores interesados en modelos ML integrados en aplicaciones modernas
• Especialistas en IA/ML que trabajan con grandes volúmenes de datos y desean utilizar las tecnologías de Google Cloud
• profesionales en camino hacia la formación para la certificación Ingeniero profesional de aprendizaje automático
Al finalizar el curso, los participantes podrán:
• describe las tecnologías y herramientas utilizadas para construir modelos de ML y canalizaciones completas
• utilice AutoML y BigQuery ML para crear y entrenar modelos sin código o con SQL
• crear y administrar conjuntos de datos en Vertex AI
• utilizar TensorFlow y Keras para desarrollar y entrenar modelos personalizados
• Implementar modelos de monitoreo y predicción por lotes o en línea.
• utilizar la ingeniería de características para mejorar el rendimiento del modelo
• Implementar canales de aprendizaje automático reproducibles y escalables.
- Familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático.
- Conocimientos básicos de Python u otro lenguaje de scripting
- Experiencia con Google Cloud u otras plataformas cloud es útil
🔹 1. Introducción a ML e IA en Google Cloud
• Marco de ML/IA en Google Cloud
• Servicios relevantes para ML
• Ciclo de vida de datos a IA y opciones de producto
• Creación de un modelo de ML con BigQuery ML
• El flujo de trabajo completo de ML y MLOps
🔹 2. Lanzamiento al aprendizaje automático
• Exploración y preprocesamiento de la calidad de los datos
• Construcción de modelos supervisados
• AutoML: crea, entrena e implementa sin código
• BigQuery ML: optimización y evaluación de modelos
🔹 3. TensorFlow en Google Cloud
• Conceptos básicos de TensorFlow y Keras
• Procesamiento de datos con tf.data
• Construcción y entrenamiento de modelos con tf.keras
• Implementar con el servicio de capacitación de IA de Vertex
🔹 4. Ingeniería de funciones
• Introducción a Vertex AI Feature Store
• Preprocesamiento en BigQuery ML, Keras y TensorFlow
• Técnicas de mejora de características para datos complejos
🔹 5. Aprendizaje automático en el entorno empresarial
• Preprocesamiento y gestión de datos a escala
• IA generativa y API LLM integradas
• Productos y soluciones de inteligencia artificial empresarial
Nota: El programa final puede variar según el instructor y el formato de impartición. Para consultar el programa actualizado, contacte con el equipo. Bittnet Training.
Este curso está incluido en El camino oficial hacia la certificación de Ingeniero Profesional de Aprendizaje Automático, proporcionando las habilidades prácticas necesarias para desarrollar e implementar soluciones de ML en Google Cloud.
Preguntas frecuentes sobre el curso de aprendizaje automático en Google Cloud
¿Cómo se puede crear un curso de Machine Learning en Google? Cloud ¿Generar ROI para las organizaciones?
Invertir en la formación del equipo de Machine Learning de Google Cloud Transforma los datos en activos estratégicos, acelerando la automatización de procesos, reduciendo errores manuales y optimizando las decisiones empresariales. Organizaciones que adoptan el aprendizaje automático en Google. Cloud reporta aumentos significativos en productividad e ingresos, con un corto período de recuperación y un alto ROI debido a una mayor eficiencia.
¿Qué habilidades adquiere el equipo tras completar el curso Machine Learning en Google? Cloud?
Los participantes aprenden a diseñar, entrenar, evaluar e implementar modelos de ML utilizando herramientas de Google. Cloud, como Vertex AI, AutoML, BigQuery ML y TensorFlow. Esta competencia permite el desarrollo de soluciones escalables que reducen los costos operativos y aceleran la entrega de productos de IA.
¿Por qué es esencial conocer Vertex AI en el contexto del ML empresarial?
Vertex AI proporciona un marco integrado para todo el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, desde su creación hasta la monitorización en producción. Dominar esta herramienta permite a los equipos entregar modelos con mayor rapidez y eficiencia, reduciendo el tiempo de implementación del proyecto y el riesgo de errores costosos.
Cómo el aprendizaje automático está influyendo en Google Cloud ¿Decisiones estratégicas en los negocios?
Los modelos de aprendizaje automático (ML) permiten el análisis predictivo y la automatización que transforman los datos en información útil. Esto se traduce en estrategias de marketing, operaciones y atención al cliente optimizadas, generando ventajas competitivas tangibles y una mayor retención de clientes.
¿Cuál es el impacto de reducir los costos de infraestructura mediante la adopción de ML en cloud?
El uso de servicios de aprendizaje automático administrados elimina la necesidad de invertir en hardware dedicado y equipos costosos. El modelo de pago por uso de Google. Cloud permite ajustar el consumo de recursos según los requerimientos reales, lo que optimiza costos y maximiza el valor de la inversión.
Cómo medir eficazmente el ROI de un proyecto de ML en Google Cloud?
El ROI se mide comparando los beneficios netos generados (mayor ingreso, menor costo, ganancias de productividad) con los costos totales del proyecto (incluyendo capacitación, desarrollo y recursos). cloud). La medición detallada permite justificar el presupuesto y mejorar la estrategia a largo plazo.
¿Qué papel desempeñan AutoML y BigQuery ML en la aceleración de la adopción de ML?
AutoML y BigQuery ML permiten el desarrollo de modelos sin necesidad de código ni SQL intensivos, lo que democratiza el acceso al ML incluso para equipos sin experiencia avanzada. Esta accesibilidad acelera la adopción y reduce el tiempo de obtención de resultados empresariales.
¿Por qué es importante que el equipo adopte un enfoque integral para el aprendizaje automático?
Un enfoque integral abarca todas las etapas, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y la monitorización. Esto garantiza la calidad, la escalabilidad y la sostenibilidad de las soluciones de aprendizaje automático, minimizando los riesgos y los costes imprevistos en producción.
¿Cómo puede funcionar el entrenamiento ML en Google? Cloud ¿Reducir el tiempo de comercialización?
El conocimiento de las herramientas de aprendizaje automático y las mejores prácticas permite a los equipos desarrollar y comercializar modelos con mayor rapidez. La reducción de los ciclos de desarrollo y la capacidad de iterar modelos de forma eficiente aceleran la innovación y aceleran la comercialización de soluciones competitivas.
¿Qué sectores pueden beneficiarse más del Machine Learning en Google? Cloud?
Las industrias con grandes volúmenes de datos y necesidades de análisis avanzado, como el comercio minorista, la salud, las finanzas o la logística, pueden aprovechar el aprendizaje automático para la personalización, las predicciones y la automatización. Las implementaciones exitosas resultan en importantes optimizaciones de costos, mejoras operativas y un aumento de los ingresos.
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