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Struttura del corso
Introduzione a Google Vertex AI
- Panoramica di Google Vertex AI e le sue capacità
- Caratteristiche principali e vantaggi per lo sviluppo di modelli AI
- Comprendere il flusso di lavoro di Vertex AI
Configurazione di Google Vertex AI
- Creazione di un account Google Cloud e configurazione di Vertex AI
- Configurazione dell'ambiente e gestione delle risorse
- Esplorazione dell'interfaccia e degli strumenti di Vertex AI
Sviluppo di Modelli AI con Vertex AI
- Tecniche di preparazione dei dati e pre-elaborazione
- Addestramento di modelli AI personalizzati utilizzando Vertex AI
- Valutazione delle prestazioni e accuratezza del modello
Distribuzione e Gestione dei Modelli AI
- Strategie di distribuzione per modelli AI su Google Cloud Platform
- Monitoraggio e manutenzione dei modelli distribuiti
- Scalabilità delle soluzioni AI per soddisfare la domanda
Funzionalità Avanzate e Ottimizzazione
- Utilizzo degli strumenti e dei servizi avanzati di Vertex AI
- Ottimizzazione delle prestazioni del modello per casi d'uso specifici
- Implementazione delle migliori pratiche per lo sviluppo e la distribuzione del modello
Applicazioni nel Mondo Reale e Studi di Caso
- Esplorazione dei casi d'uso di Vertex AI in vari settori
- Studi di caso di implementazioni AI riuscite
- Discussione sulle sfide e le lezioni apprese
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprendonio base dei concetti di IA e machine learning
- Familiarità con linguaggi di programmazione (si consiglia Python)
- Esperienza con piattaforme cloud (preferibilmente Google Cloud Platform)
Pubblico
- Sviluppatori
- Scienziati dei dati
- Professionisti tecnologici
14 ore