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Programa del Curso
Introducción a Google AI Studio
- Visión general de Google AI Studio y sus capacidades
- Configuración del espacio de trabajo y exploración de la interfaz
- Comprendiendo los flujos de trabajo de proyectos de IA en Google AI Studio
Preparación y Gestión de Datos
- Importación y preprocesamiento de conjuntos de datos
- Explorando herramientas de visualización de datos
- Asegurando la calidad de los datos para proyectos de IA
Entrenamiento y Optimización del Modelo
- Uso de AutoML para el desarrollo rápido de modelos
- Entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow y PyTorch
- Afinación de hiperparámetros y optimización del rendimiento
Implementación y Escalado de Modelos
- Implementar modelos como APIs REST
- Integración de modelos con la infraestructura de Google Cloud
- Escalar servicios de IA para uso en producción
Utilización de Características Avanzadas
- Implementación de prácticas de AI Explicativa (XAI)
- Uso de las API de Google AI para visión, lenguaje y más
- Explorando modelos pre-entrenados y aprendizaje por transferencia
Monitoreo y Solución de Problemas
- Monitorear modelos implementados para el rendimiento
- Análisis de predicciones del modelo y retroalimentación
- Solución de problemas comunes en flujos de trabajo de IA
Aplicaciones en el Mundo Real
- Estudios de caso de soluciones de IA impulsadas por Google AI Studio
- Construcción de un proyecto completo de IA desde su inicio hasta su finalización
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de los conceptos y frameworks de aprendizaje automático
- Experiencia en programación con Python
- Se recomienda familiaridad con los servicios de Google Cloud
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Científicos de datos
21 Horas
