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Google Cloud

Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP

Google Cloud and Google via Coursera

Overview

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.

Syllabus

Bienvenido 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

Taught by

Google Cloud Training

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