¿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
How Google does Machine Learning en Español
ofrecido por
Programa - Qué aprenderás en este curso
Semana
117 minutos para completar
Presentación de la especialización
Se presenta la especialización y a los expertos de Google que darán las clases.
4 videos (Total 11 minutos), 1 quiz
4 videos
¿Por qué elegir Google Cloud?2m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 16m
1 hora 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.
17 videos (Total 52 minutos), 1 quiz
17 videos
Demostración: AA en Google Fotos1m
Google Traductor y Gmail1m
Reemplazo de reglas heurísticas5m
La importancia de los datos3m
Introducción al lab: Limite un problema de AA1m
Informe del lab4m
Demostración: AA en aplicaciones2m
Modelos previamente entrenados3m
El mercado del AA está evolucionando2m
Una estrategia de datos5m
Sesgo en la implementación y capacitación5m
Una estrategia de AA1m
Transforme su empresa2m
Introducción al lab: Caso práctico de AA26s
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 26m
1 hora para completar
Cómo Google utiliza el AA
En este módulo, se describen los conocimientos empresariales que Google adquirió con los años.
6 videos (Total 36 minutos), 1 quiz
6 videos
Introducción40s
Procesos empresariales y de AA6m
La ruta hacia el AA10m
Análisis profundo de finalización de fases4m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 36m
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.
7 videos (Total 27 minutos), 1 quiz
7 videos
Medidas estadísticas y concesiones aceptables4m
Igualdad de oportunidades6m
Simulación de decisiones3m
Uso de Facets para buscar errores en su conjunto de datos4m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 46m
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.
22 videos (Total 81 minutos), 1 reading, 4 quizzes
22 videos
Proceso de desarrollo2m
Demostración de realojamiento de un notebook de Cloud Datalab3m
Trabajo con servicios administrados2m
Pocesamiento y almacenamiento4m
Introducción a Qwiklabs3m
Informe del lab11m
Cloud Shell2m
Tercera fase de Cloud: Servicios completamente administrados1m
Tercera fase de Cloud: Análisis de datos sin servidores2m
Tercera fase de Cloud: BigQuery y Cloud Datalab52s
Introducción al lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery1m
Informe del lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery11m
No son reglas, es AA2m
La API de Vision en acción3m
La API de Video Intelligence3m
La API de Cloud Speech3m
Traducción con NL4m
Lab: Introducción a las API de AA previamente entrenadas49s
Solución del lab9m
1 lectura
Introducción al lab de alquiler de VM10m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 56m
Principales revisiones sobre How Google does Machine Learning en Español
Por alguna raz?n no veo el certificado, del curso. Muy molesto por este aspecto. Sin embargo, el contenido del curso es excelente
Excelente curso, tiene muy buenos conceptos y explican muy bien las herramientas que brinda google cloud platform.
Acerca de 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.
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.
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Preguntas Frecuentes
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¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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