Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro

A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.

• Introdução
• Neste módulo, vamos apresentar o curso e a programação.
• Introdução ao Analytics e à IA
• Neste módulo, falamos sobre as opções de ML no Google Cloud.
• APIs de modelos de ML pré-criadas para dados não estruturados
• O foco deste módulo é o uso de APIs de ML pré-criadas em dados não estruturados.
• Análise de Big Data com os Notebooks
• Neste módulo, vamos falar sobre como usar o Notebooks.
• Pipelines de ML na produção
• Neste módulo, falamos da criação de modelos de ML personalizados e apresentamos a Vertex AI e o TensorFlow Hub.
• Criação de modelo personalizado com SQL no BigQuery ML
• Este é um módulo sobre o BigQuery ML.
• Criação de modelo personalizado com o Vertex AI AutoML
• Criar modelos personalizados com o Vertex AI AutoML.
• Resumo
• Neste módulo, vamos recapitular os temas abordados no curso.
• Recursos do curso
• Links dos PDFs de todos os módulos