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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Panorama 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 de modelos personalizados con TensorFlow y PyTorch.
- Ajuste de hiperparámetros y optimización del rendimiento.
Implementación y escalado de modelos
- Implementación 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).
- Uso de las API de Google AI para visión, lenguaje y más.
- Exploración de modelos preentrenados y aprendizaje por transferencia.
Supervisión y resolución de problemas
- Supervisión de modelos implementados para evaluar el rendimiento.
- Análisis de las predicciones de los modelos y la retroalimentación.
- Resolución 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 cero hasta su finalización.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de los conceptos y marcos de trabajo 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
