Об этом курсе
5.0
Оценки: 5
Рецензии: 3
Специализация
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 semana de estudio, entre 8 y 10 horas semanales...
Доступные языки

Испанский

Субтитры: Испанский, Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Японский...
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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
17 минуты на завершение

Presentación de la especialización

Se presenta la especialización y a los expertos de Google que darán las clases....
Reading
4 видео ((всего 11 мин.)), 1 тест
Video4 видео
Agenda de la especialización5мин
¿Por qué elegir Google?1мин
¿Por qué elegir Google Cloud?2мин
Quiz1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 16мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Qué significa tener como prioridad a la IA

En este módulo, conocerá a qué nos referimos cuando decimos que la estrategia empresarial de Google es que la IA sea la prioridad, además de lo que conlleva en la práctica....
Reading
17 видео ((всего 52 мин.)), 1 тест
Video17 видео
Las dos etapas del AA3мин
AA en productos de Google5мин
Demostración: AA en Google Fotos1мин
Google Traductor y Gmail1мин
Reemplazo de reglas heurísticas5мин
La importancia de los datos3мин
Introducción al lab: Limite un problema de AA1мин
Informe del lab4мин
Demostración: AA en aplicaciones2мин
Modelos previamente entrenados3мин
El mercado del AA está evolucionando2мин
Una estrategia de datos5мин
Sesgo en la implementación y capacitación5мин
Una estrategia de AA1мин
Transforme su empresa2мин
Introducción al lab: Caso práctico de AA26s
Quiz1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 26мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Cómo Google utiliza el AA

En este módulo, se describen los conocimientos empresariales que Google adquirió con los años....
Reading
6 видео ((всего 36 мин.)), 1 тест
Video6 видео
Las sorpresas del AA4мин
El ingrediente secreto8мин
Procesos empresariales y de AA6мин
La ruta hacia el AA10мин
Análisis profundo de finalización de fases4мин
Quiz1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 36мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

AA inclusivo

En este módulo, analizaremos por qué los sistemas de aprendizaje automático no son imparciales de forma predeterminada y otros aspectos que se deben tener en cuenta al usar el AA en los productos....
Reading
7 видео ((всего 27 мин.)), 1 тест
Video7 видео
Aprendizaje automático y sesgo humano2мин
Evaluación de métricas para inclusión3мин
Medidas estadísticas y concesiones aceptables4мин
Igualdad de oportunidades6мин
Simulación de decisiones3мин
Uso de Facets para buscar errores en su conjunto de datos4мин
Quiz1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 46мин
Часов на завершение
5 ч. на завершение

Blocs de notas de Python en la nube

En este módulo, se describe Cloud Datalab, el entorno de desarrollo que usará en esta especialización....
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22 видео ((всего 81 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
Video22 видео
Cloud Datalab1мин
Demostración: Cloud Datalab1мин
Proceso de desarrollo2мин
Demostración de realojamiento de un notebook de Cloud Datalab3мин
Trabajo con servicios administrados2мин
Pocesamiento y almacenamiento4мин
Introducción a Qwiklabs3мин
Informe del lab11мин
Cloud Shell2мин
Tercera fase de Cloud: Servicios completamente administrados1мин
Tercera fase de Cloud: Análisis de datos sin servidores2мин
Tercera fase de Cloud: BigQuery y Cloud Datalab52s
Introducción al lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery1мин
Informe del lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery11мин
No son reglas, es AA2мин
La API de Vision en acción3мин
La API de Video Intelligence3мин
La API de Cloud Speech3мин
Traducción con NL4мин
Lab: Introducción a las API de AA previamente entrenadas49s
Solución del lab9мин
Reading1 материал для самостоятельного изучения
Introducción al lab de alquiler de VM10мин
Quiz1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 56мин
Часов на завершение
4 минуты на завершение

Resumen

...
Reading
1 видео ((всего 4 мин.))
Video1 видео

Преподаватель

О Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

О специализации ''Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español'

>>>Si se inscribe en esta especialización acepta las Condiciones del Servicio de Qwiklabs, que se establecen en las Preguntas Frecuentes. Puede consultarlas en https://qwiklabs.com/terms_of_service.<<< ***Google Cloud y Kaggle desean invitarlo a participar en nuestra competencia amistosa de predicción de tarifas de taxis de Nueva York, que se está realizando en este momento. Para obtener más información, visite: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction.*** ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo podría plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow, que escalen de forma horizontal en el entrenamiento de esos modelos y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Часто задаваемые вопросы

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