Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
Presencial / Live Virtual Class
7 horas
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Acerca de este curso
Este curso presenta las ofertas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en Google Cloud que construyen proyectos tanto predictivos como generativos de IA. Explora las tecnologías, productos y herramientas disponibles en todo el ciclo de vida data-to-AI, abarcando los fundamentos de la IA, el desarrollo y las soluciones. Su objetivo es ayudar a los científicos de datos, desarrolladores de IA e ingenieros de ML a mejorar sus habilidades y conocimientos a través de experiencias de aprendizaje atractivas y ejercicios prácticos.
A quién va dirigido
Este curso está dirigido a los siguientes roles:
- Desarrolladores profesionales de IA, data scientists e ingenieros de ML que quieran construir proyectos predictivos y generativos de IA en Google Cloud.
Prerrequisitos:
Para sacar el máximo provecho de este curso, los participantes deben tener:
- Conocimientos básicos de conceptos de Machine Learning.
- Experiencia previa con lenguajes de programación como SQL y Python.
Objetivos del curso
Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:
- Reconocer las tecnologías y herramientas de datos a IA proporcionadas por Google Cloud.
- Construir proyectos de IA generativos utilizando Gemini multimodal, prompts eficientes y ajuste de modelos.
- Explorar diversas opciones para desarrollar un proyecto de IA en Google Cloud.
- Crear un modelo de ML de principio a fin utilizando Vertex AI.
Contenidos
Course Introduction.
- Define the course goal.
- Recognize the course objectives.
AI Foundations.
- Recognize the AI/ML framework on Google Cloud.
- Identify the major components of Google Cloud infrastructure.
- Define the data and ML products on Google Cloud and how they support the data-to-AI lifecycle.
- Build an ML model with BigQueryML to bring data to AI.
AI Development Options.
- Define different options to build an ML model on Google Cloud.
- Recognize the primary features and applicable situations of pre-trained APIs, AutoML, and custom training.
- Use the Natural Language API to analyze text.
AI Development Workflow.
- Define the workflow of building an ML model.
- Describe MLOps and workflow automation on Google Cloud.
- Build an ML model from end-to-end by using AutoML on Verex AI.
Generative AI.
- Define generative AI and foundation models.
- Use Gemini multimodal with Verex AI Studio.
- Design efficient prompt and tune models with different methods.
- Recognize the AI solutions and the embedded Gen AI features.
Próximas convocatorias
Para más información:
