Vertex AI

Introducción a Vertex AI y las plataformas de aprendizaje automático

• Vision general de la inteligencia artificial y los flujos de trabajo de aprendizaje automático
• Introducción a Google Cloud Vertex AI
• Comprensión de la arquitectura de Vertex AI y sus componentes clave
• Exploración del rol de Vertex AI en el desarrollo y despliegue del aprendizaje automático

Configuración del entorno de Vertex AI

• Configuración de un proyecto de Google Cloud para Vertex AI
• Comprensión de los espacios de trabajo, recursos y permisos
• Preparación de conjuntos de datos y entornos de desarrollo
• Navegación por las herramientas e interfaces de Vertex AI

Fundamentos del aprendizaje automático con Vertex AI

• Comprensión de los conceptos de aprendizaje supervisado
• Resumen de modelos de regresión y clasificación
• Preparación de datos para flujos de trabajo de aprendizaje automático
• Evaluación del rendimiento y la precisión de los modelos

Procesamiento de lenguaje natural (NLP) con Vertex AI

• Introducción a los conceptos de NLP
• Comprensión de aplicaciones de aprendizaje automático basadas en texto
• Preparación y procesamiento de datos de texto
• Exploración de las capacidades de NLP dentro de Vertex AI

Construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático

• Preparación del código de entrenamiento para Vertex AI
• Contenerización de aplicaciones de entrenamiento de aprendizaje automático
• Configuración de trabajos de entrenamiento
• Ejecución y supervisión de los procesos de entrenamiento de modelos

Despliegue de modelos de aprendizaje automático

• Comprensión de los flujos de trabajo de despliegue de modelos
• Creación de puntos de conexión (endpoints) de modelos
• Despliegue de modelos entrenados para predicciones
• Gestión de modelos y recursos desplegados

Supervisión y solución de problemas de las soluciones de Vertex AI

• Supervisión de actividades de entrenamiento y despliegue
• Identificación de problemas de configuración comunes
• Solución de problemas de ejecución de modelos
• Aplicación de mejores prácticas para flujos de trabajo de ML confiables

Taller práctico y repaso del curso

• Construcción de un flujo de trabajo completo de aprendizaje automático usando Vertex AI
• Entrenamiento y despliegue de un modelo de muestra
• Repaso de las funciones y capacidades clave de Vertex AI
• Discusión sobre los próximos pasos para el desarrollo avanzado de aprendizaje automático