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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Descripción general de Google AI Studio y sus capacidades
- Configuración del 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
- Implementación de modelos como API REST
- Integración de modelos con la infraestructura de Google Cloud
- Escalado de servicios de IA para uso en producción
Aprovechamiento de características avanzadas
- Implementación de prácticas de IA Explicable (XAI)
- Utilización 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 el rendimiento
- Análisis de las predicciones y comentarios del modelo
- Resolución de problemas comunes en los flujos de trabajo de IA
Aplicaciones en el mundo real
- Estudios de casos de soluciones de IA impulsadas por Google AI Studio
- Construcción completa de un proyecto de IA, desde el inicio hasta el final
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos y marcos de aprendizaje automático
- Experiencia con la programación en Python
- Se recomienda familiaridad con los servicios de Google Cloud
Audiencia objetivo
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Científicos de datos
21 Horas