Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

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Über diesen Kurs

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¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? 
Google considera que el aprendizaje automático es diferente: se trata de proporcionar una plataforma unificada para conjuntos de datos administrados, un almacén de atributos, una forma de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código, así como proporcionar la capacidad de etiquetar datos y crear notebooks de Workbench utilizando frameworks como TensorFlow, SciKit-learn, Pytorch, R y otros. Vertex AI Platform también ofrece la posibilidad de entrenar modelos personalizados, crear canalizaciones de componentes y realizar predicciones en línea y por lotes. Además, analizamos las cinco fases para convertir un posible caso de uso en un recurso que pueda aprovechar la tecnología del aprendizaje automático y estudiamos por qué es importante no saltarse estas fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que el aprendizaje automático puede amplificar y cómo reconocerlos.

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Kurs 1 von 5 in

Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

Stufe „Mittel“

Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Spanisch

Was Sie lernen werden

Describir Vertex AI Platform y cómo se utiliza para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje de AutoML sin escribir una línea de código.
Describir las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud.
Aprovechar las herramientas y el entorno de Google Cloud Platform para realizar el AA.
Definir las prácticas recomendadas de la IA responsable.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

4 Minuten zum Abschließen

Module 0: Introducción al curso y a la serie

4 Minuten zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 4 min)

Woche2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Module 1: Qué significa centrarse en la IA

1 Stunde zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 35 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

7 Videos

Introducción27¿Qué es el AA?8m¿Qué tipos de problemas puede solucionar?6mIntroducción al lab: Definición de un problema de aprendizaje automático1mSoluciones del lab: Definición de un problema de aprendizaje automático4mIncorpore el AA en sus aplicaciones3mCree una estrategia de datos en torno al AA10m

1 Lektüre

Recursos: Qué significa centrarse en la IA10m

1 praktische Übung

Cuestionario: Qué significa centrarse en la IA10m

Woche3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Module 2: Cómo trabaja Google con el aprendizaje automático

1 Stunde zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 31 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche4

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Module 3: Desarrollo del aprendizaje automático con Vertex AI

6 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 41 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

9 Videos

Introducción1mCómo pasar de la experimentación a la producción9mComponentes de Vertex AI5mCoursera: Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs4mIntroducción al lab: Cómo usar un conjunto de datos de imágenes para entrenar un modelo de AutoML17Demostración del lab: Cómo usar un conjunto de datos de imágenes para entrenar un modelo de AutoML7mIntroducción al lab: Cómo entrenar un modelo de clasificación de videos de AutoML17Demostración del lab: Cómo entrenar un modelo de clasificación de videos de AutoML9mHerramientas para interactuar con Vertex AI2m

1 Lektüre

Recursos: Desarrollo del aprendizaje automático con Vertex AI10m

1 praktische Übung

Cuestionario: Desarrollo del aprendizaje automático con Vertex AI14m

Woche5

Woche 5

4 Stunden zum Abschließen

Module 4: Desarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex

4 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 19 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

4 Videos

Introducción14Desarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex5mIntroducción al lab (opcional): SDK del creador de modelos de Vertex AI: Entrenamiento y predicciones en un modelo de AutoML31Demostración del lab (opcional): SDK del creador de modelos de Vertex AI: Entrenamiento y predicciones en un modelo de AutoML13m

1 Lektüre

Recursos: Desarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex10m

1 praktische Übung

Cuestionario: Desarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex12m

Woche6

Woche 6

29 Minuten zum Abschließen

Module 5: Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Vertex AI

29 Minuten zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 11 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

4 Videos

Introducción16Prácticas recomendadas para el desarrollo del aprendizaje automático7mPrácticas recomendadas para el procesamiento previo de los datos1mPrácticas recomendadas para la configuración del entorno de aprendizaje automático2m

1 Lektüre

Recursos: Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Vertex AI10m

1 praktische Übung

Cuestionario: Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Vertex AI8m

Woche7

Woche 7

1 Stunde zum Abschließen

Module 6: Desarrollo con IA responsable

1 Stunde zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 33 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche8

Woche 8

3 Stunden zum Abschließen

Module 7: Resumen

3 Stunden zum Abschließen

4 Lektüren

Bewertungen

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Top-Bewertungen von HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL

von BS30. Nov. 2020

Es super útil para entender cómo se hace Machine Learning, cuáles servicios tiene Google Cloud Platform y cómo usarlos. Quedo muy satisfecho con el curso, seguro volveré a él constantemente.

von EC24. Feb. 2020

Teóricamente el curso es importante para entender los objetivos y las herramientas que se tienen al aplicar ML. Los laboratorios pueden mejorar y ser más claros.

von JV26. Apr. 2019

No indica si se deben separar por comas las palabras recomendadas en le ultimo cuestionario.

von BM17. Aug. 2020

Ayuda perfectamente a entender los conceptos básicos de ML y nos enseña cuales son algunas herramientas de GCP y algunas API's existentes

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Über den Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform.

Häufig gestellte Fragen

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