¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? En Google, tenemos una perspectiva ligeramente distinta sobre el aprendizaje automático: no se trata solo de los datos, sino también de la lógica. Hablamos de por qué un marco de este tipo es útil cuando pensamos en la creación de una canalización de modelos de aprendizaje automático. Luego, analizamos cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático y por qué es importante no saltarse fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que puede amplificar el aprendizaje automático y cómo reconocerlos.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español
ofrecido por
Acerca de este Curso
Resultados profesionales del estudiante
50%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
50%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
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Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 10 horas para completar
Español (Spanish)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés
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Google Cloud
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Programa - Qué aprenderás en este curso
1 hora para completar
Presentación de la especialización
Se presenta la especialización y a los expertos de Google que darán las clases.
1 hora para completar
4 videos (Total 11 minutos)
2 horas para completar
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.
2 horas para completar
17 videos (Total 52 minutos)
1 hora para completar
Cómo Google utiliza el AA
En este módulo, se describen los conocimientos empresariales que Google adquirió con los años.
1 hora para completar
6 videos (Total 36 minutos)
1 hora para completar
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.
1 hora para completar
7 videos (Total 27 minutos)
5 horas para completar
Blocs de notas de Python en la nube
En este módulo, se describe Cloud Datalab, el entorno de desarrollo que usará en esta especialización.
5 horas para completar
22 videos (Total 81 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
4 minutos para completar
Resumen
4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
Reseñas
Principales reseñas sobre HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL
por BS30 de nov. de 2020
Es super útil para entender cómo se hace Machine Learning, cuáles servicios tiene Google Cloud Platform y cómo usarlos. Quedo muy satisfecho con el curso, seguro volveré a él constantemente.
por EC24 de feb. de 2020
Teóricamente el curso es importante para entender los objetivos y las herramientas que se tienen al aplicar ML. Los laboratorios pueden mejorar y ser más claros.
por OC9 de feb. de 2021
Mis felicitaciones a todo el equipo, excelente como se aprende de una manera practica los conceptos y herramientas modernas para el procesamiento de datos.
por CC11 de oct. de 2020
Simplemente genial la forma en la que Google utiliza el AA en sus productos. Da una idea general de como utilizarlo en varios ámbitos.
Acerca de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español
¿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 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 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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Is financial aid available?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
