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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 un desarrollo rápido de modelos.
- Entrenamiento de modelos personalizados 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 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
- Monitoreo de modelos desplegados para evaluar su rendimiento.
- Análisis de predicciones del modelo y retroalimentación.
- Resolución de problemas comunes en 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 el final.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de conceptos y frameworks de aprendizaje automático.
- Experiencia en programación con Python.
- Se recomienda estar familiarizado con los servicios de Google Cloud.
Audiencia
- Desarrolladores de IA.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Científicos de datos.
21 Horas