About this Course

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Intermediate Level

Approx. 8 hours to complete

Spanish

Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Japanese...

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

17 minutes to complete

Presentación de la especialización

17 minutes to complete
4 videos (Total 11 min)
4 videos
Agenda de la especialización5m
¿Por qué elegir Google?1m
¿Por qué elegir Google Cloud?2m
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 16m
1 hour to complete

Qué significa tener como prioridad a la IA

1 hour to complete
17 videos (Total 52 min)
17 videos
Las dos etapas del AA3m
AA en productos de Google5m
Demostración: AA en Google Fotos1m
Google Traductor y Gmail1m
Reemplazo de reglas heurísticas5m
La importancia de los datos3m
Introducción al lab: Limite un problema de AA1m
Informe del lab4m
Demostración: AA en aplicaciones2m
Modelos previamente entrenados3m
El mercado del AA está evolucionando2m
Una estrategia de datos5m
Sesgo en la implementación y capacitación5m
Una estrategia de AA1m
Transforme su empresa2m
Introducción al lab: Caso práctico de AA26s
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 26m
1 hour to complete

Cómo Google utiliza el AA

1 hour to complete
6 videos (Total 36 min)
6 videos
Las sorpresas del AA4m
El ingrediente secreto8m
Procesos empresariales y de AA6m
La ruta hacia el AA10m
Análisis profundo de finalización de fases4m
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 36m
1 hour to complete

AA inclusivo

1 hour to complete
7 videos (Total 27 min)
7 videos
Aprendizaje automático y sesgo humano2m
Evaluación de métricas para inclusión3m
Medidas estadísticas y concesiones aceptables4m
Igualdad de oportunidades6m
Simulación de decisiones3m
Uso de Facets para buscar errores en su conjunto de datos4m
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 46m
5 hours to complete

Blocs de notas de Python en la nube

5 hours to complete
22 videos (Total 81 min), 1 reading, 4 quizzes
22 videos
Cloud Datalab1m
Demostración: Cloud Datalab1m
Proceso de desarrollo2m
Demostración de realojamiento de un notebook de Cloud Datalab3m
Trabajo con servicios administrados2m
Pocesamiento y almacenamiento4m
Introducción a Qwiklabs3m
Informe del lab11m
Cloud Shell2m
Tercera fase de Cloud: Servicios completamente administrados1m
Tercera fase de Cloud: Análisis de datos sin servidores2m
Tercera fase de Cloud: BigQuery y Cloud Datalab52s
Introducción al lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery1m
Informe del lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery11m
No son reglas, es AA2m
La API de Vision en acción3m
La API de Video Intelligence3m
La API de Cloud Speech3m
Traducción con NL4m
Lab: Introducción a las API de AA previamente entrenadas49s
Solución del lab9m
1 reading
Introducción al lab de alquiler de VM10m
1 practice exercise
Cuestionario del módulo 56m
4 minutes to complete

Resumen

4 minutes to complete
1 video (Total 4 min)

About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español Specialization

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

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  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

  • This Course doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Course Certificates for credit. Check with your institution to learn more. Online Degrees and Mastertrack™ Certificates on Coursera provide the opportunity to earn university credit.

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