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Programa del Curso
Introducción a Google AI Studio
- Visión general de Google AI Studio y sus capacidades
- Configuración de un espacio de trabajo y exploración de la interfaz
- Comprender los flujos de trabajo de proyectos de IA en Google AI Studio
Preparación de datos y Management
- Importación y procesamiento de conjuntos de datos
- Exploración de herramientas de visualización de datos
- garantizar la calidad de los datos para proyectos de IA
Entrenamiento y optimización de modelos
- Usando AutoML para el desarrollo rápido de modelos
- Entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow y PyTorch
- Ajuste de hiperparámetros y optimización del rendimiento
Implementación y escalado de modelos
- Implementación de modelos como API REST
- Integrar modelos con la infraestructura en la nube Google
- Escalar servicios de IA para uso en producción
Aprovechamiento de características avanzadas
- Implementación de prácticas Explainable AI (XAI)
- Utilizar API de inteligencia artificial Google para visión, lenguaje y más
- Explorar modelos preentrenados y aprendizaje por transferencia
Monitoreo y solución de problemas
- Monitorear modelos desplegados para rendimiento
- Analizar predicciones de modelos y retroalimentación
- Resolver problemas comunes en flujos de trabajo de IA
Aplicaciones del mundo real
- Estudios de caso de soluciones de IA impulsadas por Google AI Studio
- Construir un proyecto de IA completo de principio a fin
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Fuerte comprensión de los conceptos y frameworks de machine learning
- Experiencia con programación
- Se recomienda familiaridad con los servicios en la nube
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Científicos de datos
21 Horas
