corso Apprendimento automatico su Google Cloud fornisce una formazione completa e pratica sull'utilizzo degli strumenti e dei servizi di Google Cloud per lo sviluppo, l'addestramento e l'implementazione di modelli di machine learning (ML) su larga scala. I partecipanti esploreranno l'intero ciclo di vita del ML, dall'elaborazione dei dati e dall'ingegneria delle feature, all'addestramento, alla valutazione, all'ottimizzazione e all'implementazione dei modelli utilizzando Vertex AI, AutoML, BigQuery ML e TensorFlow.
La formazione comprende dimostrazioni e laboratori pratici che coprono sia i modelli ML tradizionali sia progetti di intelligenza artificiale generativa e pipeline ML scalabili.
Il corso è destinato a:
• ingegneri di apprendimento automatico e data scientist che desiderano creare e scalare sistemi di apprendimento automatico
• ingegneri e sviluppatori di dati interessati ai modelli ML integrati nelle applicazioni moderne
• Specialisti di intelligenza artificiale/apprendimento automatico che lavorano con grandi volumi di dati e desiderano utilizzare le tecnologie di Google Cloud
• professionisti in cammino verso la formazione per la certificazione Ingegnere professionista dell'apprendimento automatico
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
• descrive le tecnologie e gli strumenti utilizzati per costruire modelli ML e pipeline complete
• utilizzare AutoML e BigQuery ML per creare e addestrare modelli senza codice o con SQL
• creare e gestire set di dati in Vertex AI
• utilizzare TensorFlow e Keras per sviluppare e addestrare modelli personalizzati
• implementare modelli di monitoraggio e previsione in batch o online
• utilizzare l'ingegneria delle funzionalità per migliorare le prestazioni del modello
• implementare pipeline ML riproducibili e scalabili
- Familiarità con i concetti base dell'apprendimento automatico
- Conoscenza di base di Python o di un altro linguaggio di scripting
- Esperienza con Google Cloud o altre piattaforme cloud è utile
🔹 1. Introduzione a ML e AI su Google Cloud
• Framework ML/AI presso Google Cloud
• Servizi rilevanti per l'apprendimento automatico
• Ciclo di vita dei dati in intelligenza artificiale e opzioni di prodotto
• Creazione di un modello ML utilizzando BigQuery ML
• Il flusso di lavoro completo ML e MLOps
🔹 2. Avvio dell'apprendimento automatico
• Esplorazione e pre-elaborazione della qualità dei dati
• Creazione di modelli supervisionati
• AutoML: crea, addestra e distribuisci senza codice
• BigQuery ML: ottimizzazione e valutazione del modello
🔹 3. TensorFlow su Google Cloud
• Nozioni di base su TensorFlow e Keras
• Elaborazione dati con tf.data
• Creazione e addestramento di modelli con tf.keras
• Distribuisci con il servizio di formazione Vertex AI
🔹 4. Ingegneria delle caratteristiche
• Introduzione al Feature Store di Vertex AI
• Pre-elaborazione in BigQuery ML, Keras e TensorFlow
• Tecniche di miglioramento delle funzionalità per dati complessi
🔹 5. Machine Learning nell'ambiente aziendale
• Pre-elaborazione e gestione dei dati su larga scala
• Intelligenza artificiale generativa e API LLM integrate
• Prodotti e soluzioni di intelligenza artificiale aziendale
Nota: Il programma definitivo potrebbe variare a seconda del formatore e del formato di erogazione. Per il programma aggiornato, si prega di contattare il team. Bittnet Training.
Questo corso è incluso in il percorso ufficiale per la certificazione Professional Machine Learning Engineer, fornendo le competenze pratiche necessarie per sviluppare e distribuire soluzioni ML in Google Cloud.
Domande frequenti sul corso di Machine Learning su Google Cloud
Come può un corso di Machine Learning su Google Cloud generare ROI per le organizzazioni?
Investire nella formazione del team di Machine Learning di Google Cloud Trasforma i dati in risorse strategiche, accelerando l'automazione dei processi, riducendo gli errori manuali e ottimizzando le decisioni aziendali. Organizzazioni che adottano il ML su Google Cloud segnala significativi aumenti di produttività e fatturato, con un breve periodo di ammortamento e un elevato ROI grazie all'aumento dell'efficienza.
Quali competenze acquisisce il team dopo aver completato il corso Machine Learning su Google? Cloud?
I partecipanti imparano a progettare, addestrare, valutare e distribuire modelli ML utilizzando gli strumenti di Google Cloud, come Vertex AI, AutoML, BigQuery ML e TensorFlow. Questa competenza consente lo sviluppo di soluzioni scalabili che riducono i costi operativi e accelerano la distribuzione di prodotti di intelligenza artificiale.
Perché conoscere Vertex AI è essenziale nel contesto dell'apprendimento automatico aziendale?
Vertex AI fornisce un framework integrato per l'intero ciclo di vita del modello ML, dalla creazione al monitoraggio in produzione. Padroneggiare questo strumento consente ai team di fornire modelli in modo più rapido ed efficiente, riducendo i tempi di implementazione dei progetti e il rischio di errori costosi.
Come il Machine Learning sta influenzando Google Cloud decisioni strategiche in ambito aziendale?
I modelli di ML consentono analisi predittive e automazione che trasformano i dati in informazioni fruibili. Questo porta a strategie di marketing, operazioni e servizio clienti ottimizzati, generando vantaggi competitivi tangibili e una maggiore fidelizzazione dei clienti.
Qual è l'impatto della riduzione dei costi infrastrutturali adottando l'apprendimento automatico in cloud?
L'utilizzo di servizi di apprendimento automatico gestiti elimina la necessità di investire in hardware dedicato e apparecchiature costose. Il modello pay-as-you-go di Google Cloud consente di adeguare il consumo delle risorse in base alle reali esigenze, ottimizzando i costi e massimizzando il valore dell'investimento.
Come misurare efficacemente il ROI di un progetto ML su Google Cloud?
Il ROI viene misurato confrontando i benefici netti generati (aumento dei ricavi, riduzione dei costi, aumento della produttività) con i costi totali del progetto (inclusi formazione, sviluppo e risorse). cloud). Una misurazione dettagliata consente la giustificazione del budget e il miglioramento della strategia a lungo termine.
Quale ruolo svolgono AutoML e BigQuery ML nell'accelerare l'adozione del ML?
AutoML e BigQuery ML consentono lo sviluppo di modelli senza codice o SQL intensivi, democratizzando l'accesso al ML anche per i team senza competenze avanzate. Questa accessibilità aumenta la rapidità di adozione e riduce il tempo necessario per ottenere risultati aziendali.
Perché è importante per il team adottare un approccio end-to-end all'apprendimento automatico?
Un approccio completo copre tutte le fasi, dalla preparazione dei dati all'addestramento dei modelli, fino all'implementazione e al monitoraggio. Ciò garantisce la qualità, la scalabilità e la sostenibilità delle soluzioni di ML, riducendo al minimo i rischi e i costi imprevisti in produzione.
Come può funzionare la formazione ML in Google? Cloud ridurre il tempo di commercializzazione?
La conoscenza degli strumenti di ML e delle best practice consente ai team di sviluppare e commercializzare modelli più rapidamente. La riduzione dei cicli di sviluppo e la capacità di iterare in modo efficiente i modelli accelerano l'innovazione e portano sul mercato soluzioni competitive più rapidamente.
Quali settori possono trarre i maggiori vantaggi dal Machine Learning su Google? Cloud?
I settori con grandi volumi di dati ed esigenze di analisi avanzate, come il commercio al dettaglio, la sanità, la finanza o la logistica, possono sfruttare il machine learning per la personalizzazione, le previsioni e l'automazione. Implementazioni di successo portano a significative ottimizzazioni dei costi, miglioramenti operativi e crescita del fatturato.
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