Resumen
Los estudiantes que participen en este curso de aprendizaje automático aprenderán sobre la operación en el ciclo de vida del aprendizaje automático mientras descubren cómo usar los servicios de AWS de manera cuidadosa en cada etapa. Este curso también muestra la importancia de MLOps para mejorar el desarrollo y la implementación eficiente de las herramientas.
- Nivel del curso: Básico
- Duración: 1 hora
Actividades
Este curso combina elementos interactivos, instrucciones en texto, ilustraciones y pruebas de conocimiento.
Objetivos del curso
En este curso, aprenderás a:
- Describir los componentes del ciclo de vida del aprendizaje automático
- Identificar los servicios y características de AWS relacionados con cada etapa de ML
- Describir los tipos de datos en el entrenamiento de modelos de IA
- Entender el origen de los modelos de aprendizaje automático
- Comprender las métricas de rendimiento del modelo
- Describir cómo implementar modelos en aplicaciones reales
- Entender los conceptos básicos sobre MLOps
Público objetivo
Este curso es adecuado para personas interesadas en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, independientemente de un rol de trabajo específico.
Requisitos previos
Desarrollar soluciones de aprendizaje automático es parte de un conjunto de aprendizaje sobre IA y ML. Se recomienda estudiar los siguientes cursos básicos antes:
- Fundamentos del Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
- Exploración de casos de uso y aplicaciones de Inteligencia Artificial
Contenido del curso
Parte 1: Cómo usar este curso
- Introducción
Parte 2: Desarrollo de Soluciones ML
- Ciclo de vida del desarrollo de aprendizaje automático
- Desarrollo de soluciones ML con Amazon SageMaker
- Origen de los modelos de ML
- Evaluación del rendimiento de los modelos de aprendizaje automático
- Implementación de modelos
- Conceptos básicos sobre MLOps
- Prueba de conocimiento
Parte 3: Conclusión
- Recursos
- Resumen
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