Introducción al curso. Defina el objetivo del curso. Reconozca los objetivos del curso. Fundamentos de IA. Reconozca el marco de IA/ML en Google Cloud. Identifique los componentes principales de la infraestructura de Google Cloud. Defina los productos de datos y ML en Google Cloud y cómo respaldan el ciclo de vida de datos a IA. Cree un modelo de ML con BigQueryML para llevar datos a la IA. Opciones de desarrollo de IA. Defina diferentes opciones para crear un modelo de ML en Google Cloud. Reconozca las características principales y las situaciones aplicables de los API preentrenados, AutoML y el entrenamiento personalizado. Utilice el lenguaje natural API para analizar texto. Flujo de trabajo de desarrollo de IA. Defina el flujo de trabajo para crear un modelo de ML. Describa MLOps y la automatización del flujo de trabajo en Google Cloud. Cree un modelo de ML de principio a fin utilizando AutoML en Verex AI. IA generativa. Defina la IA generativa y sus fundamentos. modelos.Utilice Gemini multimodal con Verex AI Studio.Diseñe modelos de aviso y ajuste eficientes con diferentes métodos.Reconozca las soluciones de IA y las características Gen AI integradas.

Desarrolladores de IA profesionales, científicos de datos e ingenieros de ML que quieran crear proyectos de IA predictiva y generativa en Google Cloud. Requisitos previos: Conocimientos básicos de los conceptos de Machine Learning. Experiencia previa con lenguajes de programación como SQL y Python.