Este módulo cubre el objetivo del curso de ayudar a los alumnos a navegar por las herramientas de desarrollo de IA en Google Cloud. También proporciona una descripción general de la estructura del curso, que se basa en un framework de IA de tres capas en Google Cloud.
Bases de la IA
Este módulo se centra en las bases de la IA, incluida la infraestructura de nube, como el procesamiento y el almacenamiento. También explica los datos principales y los productos de desarrollo de IA en Google Cloud. Por último, demuestra cómo usar BigQuery ML para crear un modelo de AA, que ayuda a la transición de datos a la IA.
Opciones de desarrollo de IA
Este módulo explora las diversas opciones para desarrollar un proyecto de AA en Google Cloud, desde soluciones listas para usar, como APIs previamente entrenadas, hasta soluciones sin código y de poco código, como AutoML, y soluciones basadas en código, como el entrenamiento personalizado. Compara las ventajas y desventajas de cada opción para ayudar a decidir cuáles son las herramientas de desarrollo adecuadas.
Flujo de trabajo de desarrollo de la IA
En este módulo, se explica el flujo de trabajo del AA desde la preparación de datos hasta el desarrollo de modelos y la entrega de modelos en Vertex AI. También se muestra cómo convertir el flujo de trabajo en una canalización automatizada con Vertex AI Pipelines.
IA generativa
En este módulo, aprenderás sobre la IA generativa, el avance más reciente en IA, y los modelos grandes de lenguaje (LLM), la tecnología que la impulsa. También se exploran diferentes herramientas de desarrollo de IA generativa en Google Cloud, como Generative AI Studio y Model Garden. Por último, se analizan las soluciones de IA y las capacidades de la IA generativa incorporadas.
Resumen
En este módulo, se proporciona un resumen de todo el curso que cubre los conceptos, herramientas, tecnologías y productos más importantes.