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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Descripción general de Google AI Studio y sus capacidades
- Configuración del 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 personalizado de modelos 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 Características 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 Solución de Problemas
- Supervisión de modelos desplegados para el rendimiento
- Análisis de predicciones y retroalimentación de los modelos
- Solución de problemas comunes en flujos de trabajo de IA
Aplicaciones del Mundo Real
- Estudios de caso de soluciones de IA potenciadas por Google AI Studio
- Creación de un proyecto completo de IA desde el inicio hasta el final
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos y marcos 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
