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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

Número de participantes


Precio por participante

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