Цей одноденний вступний курс надає чіткий та практичний огляд того, як штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) можуть бути застосовані в Google. CloudУчасники розуміють фундаментальні концепції машинного навчання (ML), життєвий цикл проекту штучного інтелекту, типи моделей та підходів, а також те, як Google... Cloud підтримує розробку та впровадження інтелектуальних додатків.
Курс розглядає як попередньо створені сервіси штучного інтелекту (Vision AI, Natural Language AI, Translation AI), так і інструменти, що дозволяють розробляти власні моделі, такі як Vertex AI. Представлено приклади, практичні демонстрації та реальні сценарії, щоб проілюструвати, як організації можуть інтегрувати штучний інтелект у свої робочі процеси.
Курс підходить для:
• технічні та нетехнічні фахівці, які хочуть ознайомитися зі штучним інтелектом та машинним навчанням
• інженери обробки даних та інженери машинного навчання, які тільки починають працювати в екосистемі Google Cloud
• розробники та cloud інженери, які готують проекти машинного навчання
• аналітики та фахівці з даних, які хочуть використовувати готові моделі
• фахівці, які розпочинають шлях сертифікації Професійний інженер машинного навчання
Після завершення курсу учасники зможуть:
• пояснює основні концепції штучного інтелекту та машинного навчання
• розуміє типи проблем машинного навчання та як вибрати відповідну модель
• описує компоненти конвеєра машинного навчання в Google Cloud
• використовувати попередньо вбудовані сервіси штучного інтелекту для зображень, мови та тексту
• розуміє роль платформи Vertex AI у розробці, навчанні та розгортанні моделей
• розпізнає реальні сценарії застосування ШІ в організаціях
Не потрібні поглиблені знання програмування чи машинного навчання.
Знайомство із загальними поняттями cloud це може допомогти, але не є обов'язковим.
Модуль 1: Вступ до штучного інтелекту та машинного навчання
• що таке штучний інтелект і що таке машинне навчання
• типи задач машинного навчання (з учителем, без учителя, з підкріпленням)
• етапи проєкту машинного навчання
• вплив штучного інтелекту на промисловість
Модуль 2: Google Cloud Огляд послуг штучного інтелекту
• Портфоліо послуг штучного інтелекту в Google Cloud
• категорії продуктів: попередньо створені API, AutoML, користувацькі моделі
• коли ми використовуємо вже навчені моделі, порівняно з тим, коли ми навчаємо власні моделі
Модуль 3: Попередньо створені API штучного інтелекту
• Зір ШІ – розпізнавання зображень та виявлення об’єктів
• Штучний інтелект природної мови – аналіз тексту, настрої, сутності
• Штучний інтелект перекладу – автоматичні переклади та багатомовний інтелект
• Перетворення мовлення на текст та перетворення тексту на мовлення
• практичні демонстрації роботи з Google API
Модуль 4: Вступ до вершинного штучного інтелекту
• що таке Vertex AI та його роль в екосистемі
• управління наборами даних, навчання та оцінювання моделі
• розгортання та MLOps
• інтегровані блокноти, конвеєри та моніторинг моделей
Модуль 5: Випадки використання комплексного машинного навчання
• побудова простого конвеєра машинного навчання
• корпоративні варіанти використання: візуалізація, конвертація тексту, автоматизація процесів, класифікація
• Тематичні дослідження Google Cloud
Модуль 6: Відповідальний штучний інтелект
• принципи відповідального ШІ в Google Cloud
• ризики, упередженість, прозорість та вплив
Примітка: Порядок денний може змінюватися залежно від призначеного тренера та формату проведення. Щоб дізнатися про остаточний порядок денний, зверніться до команди. Bittnet Training.
- Машинне навчання в Google Cloud – 5 дні (офіційний курс підвищення кваліфікації для інженерів машинного навчання)
Цей курс включено до навчального плану для отримання сертифікації Професійний інженер машинного навчання GCP, що забезпечує концептуальну основу, необхідну для просування до прикладних тем машинного навчання та персоналізованих моделей.
Курс «Вступ до штучного інтелекту та машинного навчання в Google» Cloud
Як представити вступний курс зі штучного інтелекту та машинного навчання в Google Cloud цінність організації?
Курс забезпечує теоретичну та практичну основу для розуміння того, як штучний інтелект та машинне навчання можуть застосовуватися в реальних бізнес-контекстах, що дозволяє компаніям визначати відповідні варіанти використання, пришвидшувати цифровізацію та автоматизацію процесів, а також швидше отримувати рентабельність інвестицій завдяки інтелектуальним рішенням, які оптимізують витрати та збільшують дохід.
Які конкретні навички отримають учасники після завершення цього курсу?
Учасники зможуть пояснити фундаментальні концепції штучного інтелекту та машинного навчання, зрозуміти життєвий цикл проектів ШІ, розпізнати, коли використовувати попередньо навчені або користувацькі моделі, та мати чітке уявлення про інструменти Google. Cloud такі як Vertex AI, що збільшує внутрішні можливості для впровадження рішень на основі штучного інтелекту.
Чому для бізнесу важливо розуміти різницю між попередньо створеними моделями штучного інтелекту та індивідуальними моделями?
Розуміння різниці дозволяє компаніям вибирати оптимальне рішення для кожної конкретної проблеми, зменшуючи витрати на розробку та час впровадження, що максимізує рентабельність інвестицій завдяки швидкому отриманню результатів без надмірних інвестицій у моделі, які не приносять цінності.
Як Google підтримує Cloud Генеративний штучний інтелект і чому він важливий для організацій?
Google Cloud пропонує генеративні можливості штучного інтелекту, які можуть автоматизувати створення контенту, аналіз тексту та інтелектуальні розмови, що зменшує витрати на людські ресурси для повторюваних завдань та дозволяє стратегічно орієнтуватися на діяльність з вищою доданою вартістю.
Як Google підтримує Cloud Генеративний штучний інтелект і чому він важливий для організацій?
Google Cloud пропонує генеративні можливості штучного інтелекту, які можуть автоматизувати створення контенту, аналіз тексту та інтелектуальні розмови, що зменшує витрати на людські ресурси для повторюваних завдань та дозволяє стратегічно орієнтуватися на діяльність з вищою доданою вартістю.
Який вплив має вивчення BigQuery ML та Vertex AI на продуктивність проектів ML?
Знання BigQuery ML та Vertex AI дає командам можливість створювати та розгортати моделі ML безпосередньо на платформі, зменшуючи архітектурну складність, усуваючи додаткові витрати на інфраструктуру та пришвидшуючи запуск інтелектуальних рішень у виробництво.
Як цей курс може зменшити ризик інвестування в технології штучного інтелекту?
Завдяки ґрунтовному розумінню варіантів використання та правильних підходів до проектів, компанії можуть уникнути дороговартісних експериментів та спрямувати ресурси на проекти з чітким впливом, що мінімізує фінансові ризики та підвищує передбачуваність результатів.
Яку роль відіграють демонстрації та реальні сценарії в курсі впровадження штучного інтелекту в організаціях?
Практичні заняття та реальні кейси ілюструють, як компанії успішно застосовували штучний інтелект, надаючи відтворювані моделі та прямі аналітичні дані для внутрішніх команд, що скорочує час навчання та збільшує ймовірність комерційного успіху пілотних проектів.
Чому для нетехнічних команд важливо відвідувати цей тип курсу?
Нетехнічні фахівці, які розуміють принципи штучного інтелекту та машинного навчання, можуть ефективніше співпрацювати з технічними командами, пріоритезувати бізнес-ініціативи, засновані на даних, та підтримувати обґрунтовані стратегічні рішення, що максимізують цінність проектів штучного інтелекту.
Як освіта в галузі штучного інтелекту та машинного навчання впливає на Google Cloud конкурентні переваги компанії?
Компанії з внутрішніми компетенціями у сфері штучного інтелекту та машинного навчання можуть швидше впроваджувати інновації, ефективніше реагувати на потреби ринку та впроваджувати інтелектуальні рішення, які відрізняють їхні пропозиції від конкурентів, що призводить до збільшення частки ринку та довгострокової рентабельності інвестицій.
Як участь у цьому курсі може пришвидшити ваш шлях до отримання розширених сертифікатів та переваг для організації?
Курс слугує основою для отримання галузево визнаних сертифікацій, помітно підвищуючи компетенції співробітників, легітимізуючи внутрішню експертизу та зменшуючи залежність від дорогих зовнішніх консультантів, що оптимізує структуру витрат та підвищує рентабельність інвестицій.
Чому мені показують цю сторінку?
Цю сторінку було повернуто на основі ваших пошукових запитів, які включають такі терміни, як: вступ до штучного інтелекту та машинного навчання в Google cloud, вступ до штучного інтелекту та машинного навчання в Google cloud курс, вступ до штучного інтелекту та машинного навчання в Google cloud навчання, вступ до штучного інтелекту та машинного навчання в Google cloud сертифікація, вступний курс зі штучного інтелекту та машинного навчання в Google cloud, вступ до сертифікації зі штучного інтелекту та машинного навчання в Google cloud, вступний курс зі штучного інтелекту та машинного навчання на Google cloud або інші.
