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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Panorama 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 el desarrollo rápido de modelos
- Entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow y PyTorch
- Ajuste de hiperparámetros y optimización del rendimiento
Implementación 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
Supervisión y solución de problemas
- Supervisión del rendimiento de los modelos implementados
- Análisis de las predicciones y comentarios de los modelos
- Solución de problemas comunes en los flujos de trabajo de IA
Aplicaciones del mundo real
- Estudios de casos 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
- Comprensión sólida de los conceptos y frameworks de aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Se recomienda familiaridad con los servicios de Google Cloud
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Científicos de datos
21 Horas
