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Sistemas de Aprendizaje Automático en Producción

  • hasta 8 horas
  • Avanzado

Explora los componentes y las mejores prácticas para crear sistemas de IA de alto rendimiento en entornos de producción. Este curso te ayudará a comprender las características clave de los sistemas de IA efectivos más allá de solo hacer predicciones precisas.

  • Entrenamiento estático
  • Entrenamiento dinámico
  • Inferencia estática
  • Inferencia dinámica
  • TensorFlow

Resumen

En este curso, profundizarás en las complejidades de construir sistemas de aprendizaje automático listos para producción. Aprende sobre entrenamiento e inferencia estáticos y dinámicos, TensorFlow distribuido y el uso de TPU. Obtén conocimientos sobre la gestión de dependencias de modelos y la exportación de modelos para la portabilidad, equipándote con las habilidades para avanzar en tu carrera en tecnologías de nube e IA.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Español
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Científicos de Datos

Profesionales que buscan mejorar sus habilidades en el despliegue de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción.

Ingenieros de Aprendizaje Automático

Ingenieros que desean comprender las mejores prácticas para crear sistemas de IA de alto rendimiento.

Profesionales de la Nube

Individuos interesados en mostrar sus habilidades en la nube y avanzar en sus carreras en IA y aprendizaje automático.

Este curso ofrece una inmersión profunda en la creación de sistemas de IA de alto rendimiento, cubriendo temas esenciales como el uso de TensorFlow y TPU. Ideal para aprendices avanzados, te equipa con las habilidades para sobresalir en tecnologías de nube e IA, mejorando tus perspectivas profesionales.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático

  • Familiaridad con TensorFlow

  • Experiencia con plataformas de computación en la nube

¿Qué aprenderás?

Entrenamiento e Inferencia Estáticos y Dinámicos
Comparación de métodos de entrenamiento e inferencia estáticos y dinámicos en sistemas de aprendizaje automático.
Gestión de Dependencias de Modelos
Aprende a gestionar eficazmente las dependencias de modelos en entornos de producción.
Entrenamiento Distribuido
Organiza el entrenamiento distribuido para tolerancia a fallos, replicación y más.
Exportación de Modelos
Técnicas para exportar modelos y asegurar la portabilidad a través de diferentes plataformas.

Próximos cohortes

  • Fechas

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Libre