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Google Cloud

Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud

Google Cloud via Coursera

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Overview

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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) no Google Cloud que criam projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados à IA, o que inclui os fundamentos dessa tecnologia, o desenvolvimento e as soluções dela. O objetivo é ajudar cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML a aprimorar habilidades e o conhecimento com experiências de aprendizado envolventes e exercícios práticos.

Syllabus

  • Introdução
    • Nesta lição, os estudantes vão conhecer a estrutura do curso, que é baseada em um framework de IA de três camadas: infraestrutura, desenvolvimento e soluções de IA. Ela descreve os objetivos de aprendizado e apresenta aos estudantes o conjunto completo de ferramentas de desenvolvimento de IA full-stack do Google.
  • Fundamentos da IA
    • Este módulo começa com um caso de uso que demonstra os recursos da IA. Em seguida, o foco passa a ser na infraestrutura de IA, como armazenamento e computação. Também explicamos os principais produtos de dados e desenvolvimento de IA no Google Cloud. No fim, o módulo mostrará como usar o BigQuery ML para criar um modelo de machine learning que ajuda a fazer a transição dos dados para a IA.
  • IA generativa
    • Este módulo apresenta a IA generativa, o avanço mais recente em IA, e os kits de ferramentas do Google Cloud para desenvolver projetos de IA generativa. Ele começa examinando os modelos de fundação. Em seguida, investigamos o ciclo de vida da fase do comando à produção com o Vertex AI Studio, incluindo engenharia de comandos, implantação de apps e ajuste de modelos. Além disso, este módulo aborda os agentes de IA e a pilha completa de ferramentas de desenvolvimento de agentes de IA do Google.
  • opções de desenvolvimento de IA
    • Este módulo cobre várias opções para criar um projeto de IA no Google Cloud, desde soluções prontas para uso, como APIs pré-treinadas, até opções com pouco ou nenhum código, como o AutoML, além de recursos baseados em código, como o treinamento personalizado. O módulo compara os prós e contras de cada opção para ajudar você a escolher as ferramentas de desenvolvimento ideais para seu caso.
  • fluxo de trabalho do desenvolvimento de IA
    • Este módulo explica o fluxo de trabalho de ML desde a preparação dos dados até o desenvolvimento do modelo e a disponibilização dele na Vertex AI. Também mostramos como usar a Vertex AI Pipelines para converter o fluxo de trabalho em um pipeline automatizado.
  • Resumo
    • Nesta aula, você verá um resumo do curso, com os conceitos, ferramentas, tecnologias e produtos mais importantes de cada módulo.

Taught by

Google Cloud Training

Reviews

5.0 rating, based on 1 Class Central review

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  • Profile image for Sandro Silva
    Sandro Silva
    muito bom a introdução abre a mente de forma clara e precisa. por isso recomendo este é um ótimo conteúdo para aprimorar o seu conhecimento
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