Vertex AI

Introducción a Vertex AI y plataformas de aprendizaje automático

• Descripción general de los flujos de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
• Introducción a Google Cloud Vertex AI.
• Comprensión de la arquitectura y componentes clave de Vertex AI.
• Análisis del papel de Vertex AI en el desarrollo y despliegue de aprendizaje automático.

Configuración del entorno de Vertex AI

• Configuración de un proyecto de Google Cloud para Vertex AI.
• Comprensión de 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 del aprendizaje supervisado.
• Descripción general de modelos de regresión y clasificación.
• Preparación de datos para flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Evaluación del rendimiento y precisión de los modelos.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Vertex AI

• Introducción a los conceptos de NLP.
• Comprensión de aplicaciones basadas en texto para aprendizaje automático.
• Preparación y procesamiento de datos textuales.
• Análisis 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.
• Contenedurización de aplicaciones de entrenamiento de aprendizaje automático.
• Configuración de trabajos de entrenamiento.
• Ejecución y monitoreo 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 finales (endpoints) para modelos.
• Despliegue de modelos entrenados para predicciones.
• Gestión de modelos y recursos desplegados.

Monitoreo y resolución de problemas con soluciones Vertex AI

• Monitoreo de actividades de entrenamiento y despliegue.
• Detección de problemas comunes de configuración.
• Resolución de problemas relacionados con la ejecución de modelos.
• Aplicación de mejores prácticas para flujos de trabajo confiables de ML.

Taller práctico y revisión del curso

• Construcción de un flujo de trabajo completo de aprendizaje automático usando Vertex AI.
• Entrenamiento y despliegue de un modelo de ejemplo.
• Revisión de las características y capacidades clave de Vertex AI.
• Discusión sobre los siguientes pasos para el desarrollo avanzado de aprendizaje automático.