¿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.
課程信息
10,521 次近期查看
學生職業成果
50%
完成這些課程後已開始新的職業生涯
50%
通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始，按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為8 小時
西班牙語（Spanish）
字幕：法語（French）, 巴西葡萄牙語, 德語（German）, 英語（English）, 西班牙語（Spanish）, 日語
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提供方
Google 云端平台
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.
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 17 分鐘
Presentación de la especialización
Se presenta la especialización y a los expertos de Google que darán las clases.
完成時間為 17 分鐘
4 個視頻 （總計 11 分鐘）
4 個視頻
Agenda de la especialización5分鐘
¿Por qué elegir Google?1分鐘
¿Por qué elegir Google Cloud?2分鐘
1 個練習
Cuestionario del módulo 16分鐘
完成時間為 1 小時
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.
完成時間為 1 小時
17 個視頻 （總計 52 分鐘）
17 個視頻
Las dos etapas del AA3分鐘
AA en productos de Google5分鐘
Demostración: AA en Google Fotos1分鐘
Google Traductor y Gmail1分鐘
Reemplazo de reglas heurísticas5分鐘
La importancia de los datos3分鐘
Introducción al lab: Limite un problema de AA1分鐘
Informe del lab4分鐘
Demostración: AA en aplicaciones2分鐘
Modelos previamente entrenados3分鐘
El mercado del AA está evolucionando2分鐘
Una estrategia de datos5分鐘
Sesgo en la implementación y capacitación5分鐘
Una estrategia de AA1分鐘
Transforme su empresa2分鐘
Introducción al lab: Caso práctico de AA26
1 個練習
Cuestionario del módulo 26分鐘
完成時間為 1 小時
Cómo Google utiliza el AA
En este módulo, se describen los conocimientos empresariales que Google adquirió con los años.
完成時間為 1 小時
6 個視頻 （總計 36 分鐘）
6 個視頻
Las sorpresas del AA4分鐘
El ingrediente secreto8分鐘
Procesos empresariales y de AA6分鐘
La ruta hacia el AA10分鐘
Análisis profundo de finalización de fases4分鐘
1 個練習
Cuestionario del módulo 36分鐘
完成時間為 1 小時
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.
完成時間為 1 小時
7 個視頻 （總計 27 分鐘）
7 個視頻
Introducción1分鐘
Aprendizaje automático y sesgo humano2分鐘
Evaluación de métricas para inclusión3分鐘
Medidas estadísticas y concesiones aceptables4分鐘
Igualdad de oportunidades6分鐘
Simulación de decisiones3分鐘
Uso de Facets para buscar errores en su conjunto de datos4分鐘
1 個練習
Cuestionario del módulo 46分鐘
完成時間為 5 小時
Blocs de notas de Python en la nube
En este módulo, se describe Cloud Datalab, el entorno de desarrollo que usará en esta especialización.
完成時間為 5 小時
22 個視頻 （總計 81 分鐘）, 1 個閱讀材料, 4 個測驗
22 個視頻
Cloud Datalab1分鐘
Demostración: Cloud Datalab1分鐘
Proceso de desarrollo2分鐘
Demostración de realojamiento de un notebook de Cloud Datalab3分鐘
Trabajo con servicios administrados2分鐘
Pocesamiento y almacenamiento4分鐘
Introducción a Qwiklabs3分鐘
Informe del lab11分鐘
Cloud Shell2分鐘
Tercera fase de Cloud: Servicios completamente administrados1分鐘
Tercera fase de Cloud: Análisis de datos sin servidores2分鐘
Tercera fase de Cloud: BigQuery y Cloud Datalab52
Introducción al lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery1分鐘
Informe del lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery11分鐘
No son reglas, es AA2分鐘
La API de Vision en acción3分鐘
La API de Video Intelligence3分鐘
La API de Cloud Speech3分鐘
Traducción con NL4分鐘
Lab: Introducción a las API de AA previamente entrenadas49
Solución del lab9分鐘
1 個閱讀材料
Introducción al lab de alquiler de VM10分鐘
1 個練習
Cuestionario del módulo 56分鐘
審閱
來自HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL的熱門評論
由 EC 提供2020年2月24日
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.
由 CM 提供2019年8月20日
Muy bien explicado el curso, sin embargo están des actualizados los laboratorios de Qwiklabs, algunas instrucciones ya no funcionan.
由 SB 提供2019年2月21日
Por alguna razón no veo el certificado, del curso. Muy molesto por este aspecto. Sin embargo, el contenido del curso es excelente
由 JL 提供2019年1月21日
Excelente curso, tiene muy buenos conceptos y explican muy bien las herramientas que brinda google cloud platform.
關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 專項課程
¿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.
>>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
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