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Temario del curso

Introducción a Vertex AI y las plataformas de Machine Learning

  • Resumen de los flujos de trabajo de inteligencia artificial y machine learning
  • Introducción a Google Cloud Vertex AI
  • Comprensión de la arquitectura de Vertex AI y sus componentes clave
  • Exploración del papel de Vertex AI en el desarrollo y despliegue de machine learning

Configuración del entorno de Vertex AI

  • Configuración de un proyecto de Google Cloud para Vertex AI
  • Comprensión de espacios de trabajo, recursos y permisos
  • Preparación de conjuntos de datos y entornos de desarrollo
  • Navegación por las herramientas e interfaces de Vertex AI

Fundamentos de Machine Learning con Vertex AI

  • Comprensión de los conceptos de aprendizaje supervisado
  • Resumen de modelos de regresión y clasificación
  • Preparación de datos para flujos de trabajo de machine learning
  • Evaluación del rendimiento y la precisión de los modelos

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con Vertex AI

  • Introducción a los conceptos de NLP
  • Comprensión de aplicaciones de machine learning basadas en texto
  • Preparación y procesamiento de datos de texto
  • Exploración de las capacidades de NLP dentro de Vertex AI

Construcción y entrenamiento de modelos de Machine Learning

  • Preparación del código de entrenamiento para Vertex AI
  • Contenerización de aplicaciones de entrenamiento de machine learning
  • Configuración de trabajos de entrenamiento
  • Ejecución y monitoreo de los procesos de entrenamiento de modelos

Despliegue de modelos de Machine Learning

  • Comprensión de los flujos de trabajo de despliegue de modelos
  • Creación de puntos finales (endpoints) de modelos
  • Despliegue de modelos entrenados para predicciones
  • Gestión de modelos y recursos desplegados

Monitoreo y solución de problemas de soluciones de Vertex AI

  • Monitoreo de actividades de entrenamiento y despliegue
  • Identificación de problemas de configuración comunes
  • Diagnóstico de problemas de ejecución de modelos
  • Aplicación de buenas prácticas para flujos de trabajo de ML confiables

Taller práctico y revisión del curso

  • Construcción de un flujo de trabajo completo de machine learning utilizando Vertex AI
  • Entrenamiento y despliegue de un modelo de ejemplo
  • Revisión de las funciones y capacidades clave de Vertex AI
  • Discusión de los próximos pasos para el desarrollo avanzado de machine learning

Requerimientos

  • Conocimientos de machine learning

Público objetivo

  • Ingenieros de software
  • Entusiastas del machine learning
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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