Inteligencia artificial y aprendizaje automático basados en la nube
( 25 Módulos )
módulo #1 Introducción a la IA y el aprendizaje automático basados en la nube Descripción general del curso, importancia de la IA y el aprendizaje automático basados en la nube y configuración del entorno
módulo #2 Fundamentos de la computación en la nube Introducción a la computación en la nube, modelos de servicios en la nube y opciones de implementación
módulo #3 Descripción general de la IA y el aprendizaje automático Introducción a la IA y el aprendizaje automático, tipos de IA y flujos de trabajo de aprendizaje automático
módulo #4 Plataformas de IA y aprendizaje automático basadas en la nube Descripción general de las plataformas de IA y aprendizaje automático basadas en la nube más populares, como AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform y Azure Machine Learning
módulo #5 Ingestión y preparación de datos Recopilación, procesamiento y preparación de datos para modelos de aprendizaje automático, incluidas las canalizaciones de datos y ETL
módulo #6 Almacenamiento y gestión de datos Almacenamiento y gestión de grandes conjuntos de datos en la nube, incluidos lagos de datos y almacenes
módulo #7 Algoritmos y modelos de aprendizaje automático Introducción a los algoritmos y modelos de aprendizaje automático más populares, incluidos los supervisados, aprendizaje no supervisado y de refuerzo
módulo #8 Fundamentos del aprendizaje profundo Introducción al aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes
módulo #9 Aprendizaje profundo basado en la nube Construcción e implementación de modelos de aprendizaje profundo en plataformas basadas en la nube, incluidos TensorFlow y PyTorch
módulo #10 Procesamiento del lenguaje natural (PLN) Introducción al PLN, incluido el preprocesamiento de texto, la tokenización y el modelado del lenguaje
módulo #11 Visión artificial Introducción a la visión artificial, incluido el procesamiento de imágenes, la detección de objetos y la segmentación
módulo #12 AutoML y explicabilidad Automatización de flujos de trabajo de ML mediante AutoML y explicación de modelos de ML mediante técnicas como LIME y SHAP
módulo #13 Implementación de modelos basada en la nube Implementación de modelos de ML en plataformas basadas en la nube, incluida la contenedorización y el servicio de modelos
módulo #14 Supervisión y mantenimiento de modelos Supervisión y mantenimiento de modelos de ML en producción, incluida la desviación del modelo y la calidad de los datos monitoreo
módulo #15 Seguridad y cumplimiento en IA y ML basados en la nube Garantizar la seguridad y el cumplimiento en IA y ML basados en la nube, incluido el cifrado de datos y el control de acceso
módulo #16 Optimización del rendimiento y la escalabilidad Optimización de los flujos de trabajo de IA y ML basados en la nube para la escalabilidad y el rendimiento, incluida la computación distribuida y el procesamiento paralelo
módulo #17 Colaboración y control de versiones Colaboración en proyectos de IA y ML basados en la nube, incluido el control de versiones mediante Git y GitHub
módulo #18 Optimización de costos y gestión de recursos Optimización de costos y gestión de recursos en IA y ML basados en la nube, incluida la selección de instancias y la estimación de costos
módulo #19 Servicios especializados de IA y ML Uso de servicios especializados de IA y ML, incluidos chatbots, análisis de sentimientos y sistemas de recomendación
módulo #20 IA e IoT de borde Implementación de modelos de IA y ML en dispositivos de borde, incluidos dispositivos de IoT y sistemas autónomos
módulo #21 IA y transparencia explicables Construcción de modelos de IA y ML transparentes y explicables
módulo #22 Supervisión de IA y ML ... Modelos de IA, incluida la interpretabilidad y la imparcialidad de los modelos»},{«IA con participación humana en el circuito Construcción de sistemas de IA con participación humana en el circuito, incluido el aprendizaje activo y el aprendizaje por transferencia
módulo #23 Aplicaciones del mundo real de la IA y el aprendizaje automático basados en la nube Estudios de casos y aplicaciones del mundo real de la IA y el aprendizaje automático basados en la nube, incluidos los sectores de la salud, las finanzas y el comercio minorista
módulo #24 El futuro de la IA y el aprendizaje automático basados en la nube Tendencias emergentes y direcciones futuras en la IA y el aprendizaje automático basados en la nube, incluidas la IA cuántica y la IA explicable
módulo #25 Resumen y conclusión del curso Planificación de los próximos pasos en la carrera de IA basada en la nube y aprendizaje automático
