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Temario 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
  • Comprensión de los flujos de trabajo de proyectos de IA en Google AI Studio

Preparación y gestión de datos

  • Importación y preprocesamiento de conjuntos de datos
  • Exploración de herramientas de visualización de datos
  • Garantía de la calidad de los datos para proyectos de IA

Entrenamiento y optimización de modelos

  • Uso de AutoML para el desarrollo rápido de modelos
  • Entrenamiento personalizado de modelos con TensorFlow y PyTorch
  • Ajuste de hiperparámetros y optimización del rendimiento

Despliegue y escalado de modelos

  • Despliegue de modelos como APIs REST
  • Integración de modelos con la infraestructura de Google Cloud
  • Escalado de servicios de IA para uso en producción

Aprovechamiento de funciones avanzadas

  • Implementación de prácticas de Inteligencia Artificial Explicable (XAI)
  • Uso de las API de Google AI para visión, lenguaje y más
  • Exploración de modelos preentrenados y aprendizaje por transferencia

Monitoreo y resolución de problemas

  • Supervisión de modelos implementados para evaluar su rendimiento
  • Análisis de las predicciones del modelo y retroalimentación
  • Resolución de problemas comunes en los flujos de trabajo de IA

Aplicaciones del mundo real

  • Estudios de caso de soluciones de IA impulsadas por Google AI Studio
  • Construcción de un proyecto completo de IA, desde el inicio hasta la finalización

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólido entendimiento de los conceptos y marcos de trabajo del aprendizaje automático
  • Experiencia con programación en Python
  • Se recomienda tener familiaridad con los servicios de Google Cloud

Perfil del participante

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Científicos de datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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