Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro
Google Cloud and Google via Coursera
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Overview
Class Central Tips
Com a incorporação do machine learning aos pipelines de dados, as empresas podem extrair mais insights. Neste curso, mostramos várias maneiras de incluir o machine learning nos pipelines de dados no Google Cloud Platform, dependendo do nível de personalização necessário. Explicamos como usar o AutoML quando você precisar de pouca ou nenhuma personalização. Para recursos de machine learning mais personalizados, mostramos como usar o AI Platform Notebooks e o BigQuery Machine Learning. Também explicamos como produzir soluções de machine learning usando o Kubeflow. Além disso, haverá atividades práticas de criação de modelos de ML no Google Cloud Platform usando o QwikLabs.
Syllabus
- Introdução
- Neste módulo, apresentamos o curso e a programação.
- Introdução ao Analytics e à IA
- Neste módulo, falamos sobre as opções de ML no Google Cloud
- APIs de modelos de ML pré-criadas para dados não estruturados
- O foco deste módulo é o uso de APIs de ML pré-criadas em dados estruturados
- Análise de Big Data com notebooks
- Neste módulo, falamos sobre como usar o notebooks
- Pipelines de ML de produção com o Kubeflow
- Neste módulo, falamos da criação de modelos de ML personalizados e apresentamos o Kubeflow e o AI Hub
- Criar modelos personalizados com o SQL no BigQuery ML
- Este é um módulo sobre o BigQuery ML
- Criar modelos personalizados com o AutoML
- Criar modelos personalizados com o AutoML
- Resumo
- Neste módulo, recapitulamos os temas abordados no curso
Taught by
Google Cloud Training