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Google Cloud Training
Este curso presenta las ofertas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) en Google Cloud que admiten el ciclo de vida de datos a IA a través de las bases de la IA, el desarrollo de la IA y las soluciones de IA. En él, se exploran las tecnologías, los productos y las herramientas disponibles para crear modelos y canalizaciones de AA, así como proyectos de IA generativa en función de los diferentes objetivos de los usuarios, como científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA.
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What's inside
Syllabus
Introducción
Este módulo cubre el objetivo del curso de ayudar a los alumnos a navegar por las herramientas de desarrollo de IA en Google Cloud. También proporciona una descripción general de la estructura del curso, que se basa en un framework de IA de tres capas en Google Cloud.
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Syllabus
Introducción
Este módulo cubre el objetivo del curso de ayudar a los alumnos a navegar por las herramientas de desarrollo de IA en Google Cloud. También proporciona una descripción general de la estructura del curso, que se basa en un framework de IA de tres capas en Google Cloud.
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Bases de la IA
Este módulo se centra en las bases de la IA, incluida la infraestructura de nube, como el procesamiento y el almacenamiento. También explica los datos principales y los productos de desarrollo de IA en Google Cloud. Por último, demuestra cómo usar BigQuery ML para crear un modelo de AA, que ayuda a la transición de datos a la IA.
Opciones de desarrollo de IA
Este módulo explora las diversas opciones para desarrollar un proyecto de AA en Google Cloud, desde soluciones listas para usar, como APIs previamente entrenadas, hasta soluciones sin código y de poco código, como AutoML, y soluciones basadas en código, como el entrenamiento personalizado. Compara las ventajas y desventajas de cada opción para ayudar a decidir cuáles son las herramientas de desarrollo adecuadas.
Flujo de trabajo de desarrollo de la IA
En este módulo, se explica el flujo de trabajo del AA desde la preparación de datos hasta el desarrollo de modelos y la entrega de modelos en Vertex AI. También se muestra cómo convertir el flujo de trabajo en una canalización automatizada con Vertex AI Pipelines.
IA generativa
En este módulo, aprenderás sobre la IA generativa, el avance más reciente en IA, y los modelos grandes de lenguaje (LLM), la tecnología que la impulsa. También se exploran diferentes herramientas de desarrollo de IA generativa en Google Cloud, como Generative AI Studio y Model Garden. Por último, se analizan las soluciones de IA y las capacidades de la IA generativa incorporadas.
Resumen
En este módulo, se proporciona un resumen de todo el curso que cubre los conceptos, herramientas, tecnologías y productos más importantes.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Este curso es ofrecido por Google Cloud Training, líderes reconocidos en el campo de la inteligencia artificial
Proporciona una introducción completa al ciclo de vida de datos a IA y las diversas opciones de desarrollo de IA
Explora tecnologías y herramientas emergentes en IA generativa, un área en rápida evolución
El curso requiere conocimientos previos en inteligencia artificial y aprendizaje automático para una comprensión óptima
Está diseñado principalmente para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de IA con experiencia previa
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Activities
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in Introduction to AI and Machine Learning on GC - Español with these
activities:
Seguir tutoriales sobre Vertex AI
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Seguir tutoriales sobre Vertex AI le permitirá profundizar su comprensión de la plataforma y sus capacidades, equipándolo para crear y administrar soluciones de IA efectivas.
Browse courses on
Vertex AI
Show steps
-
Identificar tutoriales relevantes que aborden los aspectos específicos de Vertex AI que desea dominar.
-
Completar los tutoriales paso a paso, practicando la implementación de conceptos teóricos.
-
Experimentar con diferentes funciones y parámetros de Vertex AI para comprender sus efectos.
Participar como tutor o mentor de IA
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Participar como tutor o mentor de IA le permitirá reforzar su comprensión de los conceptos de IA al compartirlos con otros, consolidando su conocimiento y habilidades de comunicación.
Show steps
-
Ofrecerse como voluntario para brindar apoyo y orientación a estudiantes o profesionales de IA principiantes.
-
Compartir sus conocimientos y experiencia práctica para ayudar a otros a superar desafíos y lograr sus objetivos de aprendizaje.
-
Recibir comentarios y diferentes perspectivas de sus estudiantes, ampliando su propia comprensión de la IA.
Contribuir a proyectos de IA de código abierto
Show steps
Contribuir a proyectos de IA de código abierto le brindará experiencia práctica en el desarrollo colaborativo, mejorará sus habilidades técnicas y le permitirá mantenerse al día con las últimas tendencias en IA.
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-
Identificar proyectos de IA de código abierto que se alineen con sus intereses y habilidades.
-
Revisar la documentación del proyecto y comprender sus objetivos y requisitos.
-
Realizar mejoras, solucionar errores o agregar nuevas funciones al proyecto.
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- Completar los tutoriales paso a paso, practicando la implementación de conceptos teóricos.
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Participar como tutor o mentor de IA le permitirá reforzar su comprensión de los conceptos de IA al compartirlos con otros, consolidando su conocimiento y habilidades de comunicación.
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Contribuir a proyectos de IA de código abierto le brindará experiencia práctica en el desarrollo colaborativo, mejorará sus habilidades técnicas y le permitirá mantenerse al día con las últimas tendencias en IA.
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Career center
Learners who complete Introduction to AI and Machine Learning on GC - Español will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientist
A Data Scientist is responsible for collecting, analyzing, and interpreting large amounts of data. This course gives you hands-on experience working with BigQuery ML to build machine learning models. This is a skill directly relevant to the job. It also provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Data Scientist.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers build and maintain machine learning models. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools. This can help you to learn how to apply the right tool for the right job, which is an important skill for a Machine Learning Engineer.
AI Engineer
AI Engineer
AI Engineers design, develop, and maintain AI systems. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as an AI Engineer.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. This course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Software Engineer, especially if you are working on projects that involve AI or ML.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts collect, analyze, and interpret data to help businesses make better decisions. The course provides a hands-on experience working with BigQuery ML to build machine learning models. This is a skill that can be valuable in your work as a Data Analyst.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts help businesses understand their data and make better decisions. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools and how to use them to solve business problems. This is a skill that can be valuable in your work as a Business Analyst.
AI Researcher
AI Researcher
AI Researchers develop new AI algorithms and techniques. The course provides a hands-on experience working with BigQuery ML to build machine learning models. This is a skill that can be valuable in your work as an AI Researcher.
Product Manager
Product Manager
Product Managers are responsible for the development and launch of new products. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Product Manager.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to make investment decisions. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Quantitative Analyst.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers design, develop, and maintain data pipelines. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Data Engineer.
Consultant
Consultant
Consultants help businesses solve problems and improve their performance. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Consultant.
Technical Writer
Technical Writer
Technical Writers create documentation for software and other technical products. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Technical Writer.
UX Designer
UX Designer
UX Designers design the user experience for software and other products. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a UX Designer.
Project Manager
Project Manager
Project Managers plan and execute projects. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Project Manager.
Marketing Manager
Marketing Manager
Marketing Managers develop and execute marketing campaigns. The course provides an overview of Google Cloud's suite of AI and ML tools, which can be valuable in your work as a Marketing Manager.
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that we think will supplement your
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develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
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Comprehensive introduction to deep learning. It covers the key concepts and algorithms of deep learning, and it includes exercises and projects to help readers apply their learning. It valuable resource for anyone interested in learning more about deep learning.
Classic reference on statistical learning. It covers the key concepts and algorithms of statistical learning, and it includes exercises and projects to help readers apply their learning. It valuable resource for anyone interested in learning more about statistical learning.
Provides a practical guide to data science for business. It covers the key concepts and techniques of data science, and it includes case studies to help readers apply their learning. It valuable resource for anyone interested in learning more about data science for business.
Provides a practical guide to machine learning with R. It covers the key concepts and algorithms of machine learning, and it includes exercises and projects to help readers apply their learning. It valuable resource for anyone interested in learning more about machine learning with R.
Provides a practical guide to deep learning with Python. It covers the key concepts and algorithms of deep learning, and it includes exercises and projects to help readers apply their learning. It valuable resource for anyone interested in learning more about deep learning with Python.
Este libro proporciona una base sólida en el aprendizaje automático utilizando Python. Cubre una amplia gama de temas de aprendizaje automático, incluidos algoritmos supervisados y no supervisados, selección y preparación de características, evaluación de modelos y mucho más. Es una excelente referencia para principiantes y profesionales experimentados por igual.
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Este libro proporciona una introducción completa a las redes generativas adversas (GAN), un tipo de modelo de aprendizaje automático utilizado para generar datos nuevos o modificar datos existentes. Es un recurso invaluable para aquellos interesados en la IA generativa.
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Este libro proporciona una introducción al procesamiento del lenguaje natural (PNL) y cómo utilizar TensorFlow para implementar modelos de PNL. Es un recurso valioso para aquellos interesados en aplicar técnicas de PNL a problemas del mundo real.
Este libro práctico proporciona una guía paso a paso para implementar algoritmos de aprendizaje automático utilizando bibliotecas populares como Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Es un recurso valioso para aquellos que buscan aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas del mundo real.
Este libro es una introducción accesible al aprendizaje por refuerzo, un tipo de aprendizaje automático que permite a los agentes aprender a tomar decisiones óptimas en entornos complejos. Es un recurso valioso para aquellos interesados en el aprendizaje por refuerzo.
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Español
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