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En este curso acelerado a pedido de una semana, los participantes recibirán una introducción práctica sobre cómo diseñar y compilar modelos de aprendizaje automático en Google Cloud Platform. Mediante una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes conocerán conceptos de aprendizaje automático (AA) y TensorFlow, y adquirirán habilidades prácticas para desarrollar, evaluar y producir modelos de AA.
OBJETIVOS
En este curso, los participantes adquirirán las siguientes habilidades:
● Identificar casos prácticos de aprendizaje automático
● Compilar un modelo de AA con TensorFlow
● Compilar modelos de AA implementables y escalables con Cloud ML
● Conocer la importancia del procesamiento previo y la combinación de atributos
● Incorporar conceptos avanzados de AA a sus modelos
● Llevar modelos entrenados de AA a producción
REQUISITOS PREVIOS
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben cumplir con los siguientes requisitos previos:
● Haber completado el curso "Google Cloud Fundamentals - Big Data and Machine Learning" O contar con experiencia equivalente
● Tener un conocimiento básico del lenguaje de consulta común, como SQL
● Tener experiencia con las actividades de extracción, transformación, carga y modelado de datos
● Haber desarrollado aplicaciones mediante un lenguaje de programación común, como Python
● Estar familiarizados con el aprendizaje automático o las estadísticas
Notas sobre la Cuenta de Google:
• Por el momento, los servicios de Google no están disponibles en China.
Overview
Syllabus
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ienvenido a Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform
Módulo 1: Cómo comenzar a usar el aprendizaje automático
Módulo 2: Cómo crear modelos de AA con TensorFlow
Módulo 3: Cómo escalar modelos de AA con Cloud ML Engine
Módulo 4: Ingeniería de atributos
