Основы искусственного интеллекта Vertex: создание и развертывание моделей машинного обучения
Узнайте, как создавать, тренировать и развертывать модели машинного обучения с помощью Vertex AI, начиная с подготовки набора данных и заканчивая современными конвейерами MLOps и генеративными инструментами искусственного интеллекта.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Проекты машинного обучения часто сталкиваются со сложностями, связанными с управлением инфраструктурой, обучающими конвейерами и развертываниями. Vertex AI упрощает этот процесс, предоставляя единую платформу для эффективного создания, разверывания и масштабирования моделей. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные компоненты платформы и перейти от концептуального машинного обучения к рабочим процессам, готовым к производству.
Вы узнаете, как управлять наборами данных, обучать пользовательские модели и использовать современные функции генеративного искусственного интеллекта в рамках единой экосистемы. Вы получите практические знания, необходимые для оптимизации рабочих процессов машинного обучения от начала до конца.
Что вы узнаете:
- Понять основную архитектуру и основные услуги платформы Vertex AI.
- Подготовка и управление наборами данных для обучения табличных, графических и текстовых моделей.
- Обучение моделей машинного обучения с использованием как автоматизированных инструментов, так и пользовательских обучающих конвейеров.
- Развертывание обученных моделей на масштабируемых конечных точках для прогнозирования в реальном времени и пакетного прогнозирования.
- Исследуйте возможности генеративного ИИ, включая фундаментальные модели и основы быстрого проектирования.
- Примените современные передовые методы MLOps для мониторинга и управления жизненным циклом модели.
Курс начинается с основных понятий и навигации по платформе, а затем вы пройдете подготовку данных, обучение модели и развертывание. Затем вы изучите такие продвинутые темы, как автоматизация конвейера и генеративная интеграция ИИ.
Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и энтузиастов облака, которые впервые работают с машинным обучением. Предыдущий опыт работы с платформой не требуется, хотя полезно иметь базовое понимание концепций облака.
Начните читать сегодня, чтобы освоить облачные рабочие процессы машинного обучения.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Основы глубокого обучения с Python и Keras
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Глубокий Learning и нейронные сети с TensorFlow и Keras
Сертификат
Практика
299 ₽
→
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Python и TensorFlow: создание первой модели распознавания изображений
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Машинное обучение для автоматизации электронного проектирования
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство