This course is part of the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español Specialization

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español SpecializationGoogle Cloud

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¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? 
Google considera que el aprendizaje automático es diferente: se trata de proporcionar una plataforma unificada para conjuntos de datos administrados, un almacén de atributos, una forma de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código, así como proporcionar la capacidad de etiquetar datos y crear notebooks de Workbench utilizando frameworks como TensorFlow, SciKit-learn, Pytorch, R y otros. Vertex AI Platform también ofrece la posibilidad de entrenar modelos personalizados, crear canalizaciones de componentes y realizar predicciones en línea y por lotes. Además, analizamos las cinco fases para convertir un posible caso de uso en un recurso que pueda aprovechar la tecnología del aprendizaje automático y estudiamos por qué es importante no saltarse estas fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que el aprendizaje automático puede amplificar y cómo reconocerlos.

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Course 1 of 5 in the

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español Specialization

Intermediate Level

Approx. 15 hours to complete

Spanish

What you will learn

Describir Vertex AI Platform y cómo se utiliza para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje de AutoML sin escribir una línea de código.
Describir las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud.
Aprovechar las herramientas y el entorno de Google Cloud Platform para realizar el AA.
Definir las prácticas recomendadas de la IA responsable.

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Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

4 minutes to complete

Module 0: Introducción al curso y a la serie

4 minutes to complete

2 videos (Total 4 min)

Week2

Week 2

1 hour to complete

Module 1: Qué significa centrarse en la IA

1 hour to complete

7 videos (Total 35 min), 1 reading, 1 quiz

7 videos

Introducción27s¿Qué es el AA?8m¿Qué tipos de problemas puede solucionar?6mIntroducción al lab: Definición de un problema de aprendizaje automático1mSoluciones del lab: Definición de un problema de aprendizaje automático4mIncorpore el AA en sus aplicaciones3mCree una estrategia de datos en torno al AA10m

1 reading

Recursos: Qué significa centrarse en la IA10m

1 practice exercise

Cuestionario: Qué significa centrarse en la IA10m

Week3

Week 3

1 hour to complete

Module 2: Cómo trabaja Google con el aprendizaje automático

1 hour to complete

7 videos (Total 31 min), 1 reading, 1 quiz

Week4

Week 4

6 hours to complete

Module 3: Desarrollo del aprendizaje automático con Vertex AI

6 hours to complete

9 videos (Total 41 min), 1 reading, 3 quizzes

9 videos

Introducción1mCómo pasar de la experimentación a la producción9mComponentes de Vertex AI5mCoursera: Cómo comenzar a usar Google Cloud Platform y Qwiklabs4mIntroducción al lab: Cómo usar un conjunto de datos de imágenes para entrenar un modelo de AutoML17sDemostración del lab: Cómo usar un conjunto de datos de imágenes para entrenar un modelo de AutoML7mIntroducción al lab: Cómo entrenar un modelo de clasificación de videos de AutoML17sDemostración del lab: Cómo entrenar un modelo de clasificación de videos de AutoML9mHerramientas para interactuar con Vertex AI2m

1 reading

Recursos: Desarrollo del aprendizaje automático con Vertex AI10m

1 practice exercise

Cuestionario: Desarrollo del aprendizaje automático con Vertex AI14m

Week5

Week 5

4 hours to complete

Module 4: Desarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex

4 hours to complete

4 videos (Total 19 min), 1 reading, 2 quizzes

4 videos

Introducción14sDesarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex5mIntroducción al lab (opcional): SDK del creador de modelos de Vertex AI: Entrenamiento y predicciones en un modelo de AutoML31sDemostración del lab (opcional): SDK del creador de modelos de Vertex AI: Entrenamiento y predicciones en un modelo de AutoML13m

1 reading

Recursos: Desarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex10m

1 practice exercise

Cuestionario: Desarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex12m

Week6

Week 6

29 minutes to complete

Module 5: Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Vertex AI

29 minutes to complete

4 videos (Total 11 min), 1 reading, 1 quiz

4 videos

Introducción16sPrácticas recomendadas para el desarrollo del aprendizaje automático7mPrácticas recomendadas para el procesamiento previo de los datos1mPrácticas recomendadas para la configuración del entorno de aprendizaje automático2m

1 reading

Recursos: Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Vertex AI10m

1 practice exercise

Cuestionario: Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Vertex AI8m

Week7

Week 7

1 hour to complete

Module 6: Desarrollo con IA responsable

1 hour to complete

7 videos (Total 33 min), 1 reading, 1 quiz

Week8

Week 8

3 hours to complete

Module 7: Resumen

3 hours to complete

4 readings

Reviews

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64 reviews

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TOP REVIEWS FROM HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL

by LPJan 28, 2021

Es muy importante el desarrollo del curso, su temática y metodología.

by YCMar 1, 2020

Great, but my country, Venezuela not appears in the options for select your country in google.

by DHMay 3, 2020

Un curso muy completo para introducir en el mundo de Machine Learning

by ECFeb 24, 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.

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About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español Specialization

¿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.

Frequently Asked Questions

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
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The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
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Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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