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Google Cloud Skills Boost

在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Machine Learning Engineer Learning Path

school 21 项活动
update 上次更新时间:3 days
person 管理者:Google Cloud
Machine Learning Engineer 负责机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。此学习路线将指引您完成一系列精选点播课程和实验并赢取技能徽章,您可以从中获得对 ML Engineer 角色至关重要的 Google Cloud 技术实操经验。完成此路线后,请查看 Google Cloud Machine Learning Engineer 认证,迈出专业发展历程的下一步。
开始执行学习路线
Professional Machine Learning Engineer Study Guide 的活动缩略图
01 Professional Machine Learning Engineer Study Guide
book 课程
access_time 2 个小时
show_chart 高级

This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study...

开始学习课程
“Google Cloud 导览”实操实验 的活动缩略图
02 “Google Cloud 导览”实操实验
book 实验
access_time 45 分钟
show_chart 入门级

作为首个实操实验,此实验将引导您访问 Google Cloud 控制台并使用 Google Cloud 的以下基本功能:项目、资源、IAM 用户、角色、权限和 API。

开始实验
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 的活动缩略图
03 Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介
book 课程
access_time 8 个小时
show_chart 入门级

本课程介绍 Google Cloud 中的 AI 和机器学习 (ML) 服务,这些服务可构建预测式和生成式 AI 项目。本课程探讨从数据到 AI 的整个生命周期中可用的技术、产品和工具,包括 AI 基础、开发和解决方案。通过引人入胜的学习体验和实操练习,本课程可帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升技能和知识水平。

开始学习课程
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 的活动缩略图
04 在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据
book 课程
access_time 5 个小时
show_chart 入门级

完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据,展示以下技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Dataproc 中创建集群和运行 Apache Spark 作业,以及调用机器学习 API,包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可您在 Google Cloud 产品与服务方面的熟练度; 您需要在交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得。完成此技能徽章课程和作为最终评估的实验室挑战赛, 获得技能徽章,在您的人际圈中炫出自己的技能。

开始学习课程
Working with Notebooks in Vertex AI 的活动缩略图
05 Working with Notebooks in Vertex AI
book 课程
access_time 45 分钟
show_chart 入门级

This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1)...

开始学习课程
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 的活动缩略图
06 通过 BigQuery ML 创建机器学习模型
book 课程
access_time 1 小时 45 分钟
show_chart 中级

完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型,展示您在以下方面的技能: 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型,以执行数据预测。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可 您在 Google Cloud 产品与服务方面的熟练度;您需要在 交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成此技能 徽章课程和作为最终评估的实验室挑战赛,即可获得技能徽章, 在您的人际圈中炫出自己的技能。

开始学习课程
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 的活动缩略图
07 利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理
book 课程
access_time 4 个小时 45 分钟
show_chart 中级

完成中级技能徽章课程利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理, 展示自己在以下方面的技能:利用 Dataprep by Trifacta 构建 BigQuery 数据转换流水线; 利用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 构建提取、转换和加载 (ETL) 工作流; 以及利用 BigQuery ML 构建机器学习模型。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可 您对 Google Cloud 产品与服务的熟练度;您需要在 交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成技能徽章课程和 作为最终评估的实验室挑战赛,即可获得数字徽章, 在您的人际圈中炫出自己的技能。

开始学习课程
Feature Engineering 的活动缩略图
08 Feature Engineering
book 课程
access_time 24 个小时
show_chart 入门级

This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature...

开始学习课程
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud 的活动缩略图
09 Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
book 课程
access_time 15 个小时 30 分钟
show_chart 中级

This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

开始学习课程
Production Machine Learning Systems 的活动缩略图
10 Production Machine Learning Systems
book 课程
access_time 16 个小时
show_chart 中级

This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training,...

开始学习课程
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started 的活动缩略图
11 Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
book 课程
access_time 4 个小时 30 分钟
show_chart 中级

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine...

开始学习课程
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features 的活动缩略图
12 Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
book 课程
access_time 8 个小时
show_chart 中级

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners...

开始学习课程
生成式 AI 简介 的活动缩略图
13 生成式 AI 简介
book 课程
access_time 45 分钟
show_chart 入门级

这是一节入门级微课程,旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。

开始学习课程
大型语言模型简介 的活动缩略图
14 大型语言模型简介
book 课程
access_time 30 分钟
show_chart 入门级

这是一节入门级微学习课程,探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能,还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。

开始学习课程
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) 的活动缩略图
15 适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
book 课程
access_time 30 分钟
show_chart 中级

本课程致力于为您提供所需的知识和工具,让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战,并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。

开始学习课程
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps):模型评估 的活动缩略图
16 利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps):模型评估
book 课程
access_time 2 个小时 30 分钟
show_chart 中级

本课程能让机器学习从业者掌握评估生成式和预测式 AI 模型的基本工具、方法和最佳实践。要确保机器学习系统在实际运用中提供可靠、准确、高效的结果,做好模型评估至关重要。 学员将深入了解各项评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。课程将着重介绍生成式 AI 模型带来的独特挑战,并提供有效解决这些挑战的策略。通过利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform,学员可学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。

开始学习课程
在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 的活动缩略图
17 在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案
book 课程
access_time 7 个小时
show_chart 中级

完成在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案课程,赢取中级技能徽章。 在此课程中,您将了解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform、AutoML 以及自定义训练服务来 训练、评估、调优、解释和部署机器学习模型。 此技能徽章课程的目标受众是专业的数据科学家和机器学习 工程师。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可 您对 Google Cloud 产品与服务的熟练度;您需要在 交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成此技能徽章课程 和作为最终评估的实验室挑战赛,即可获得数字徽章, 在您的人际圈中炫出自己的技能。

开始学习课程
在 Google Cloud 上创建生成式 AI 应用 的活动缩略图
18 在 Google Cloud 上创建生成式 AI 应用
book 课程
access_time 4 个小时
show_chart 中级

生成式 AI 应用可以提供大语言模型 (LLM) 问世前几乎不可能实现的全新用户体验。作为应用开发者,您要如何利用生成式 AI 在 Google Cloud 上构建更具吸引力且功能强大的应用? 在本课程中,您将了解生成式 AI 应用,以及如何利用提示设计和检索增强生成 (RAG) 技术,构建使用 LLM 的强大应用。您将了解可用于生产用途且适合生成式 AI 应用的架构,并构建一个基于 LLM 和 RAG 的聊天应用。

开始学习课程
面向开发者的 Responsible AI:公平性与偏见 的活动缩略图
19 面向开发者的 Responsible AI:公平性与偏见
book 课程
access_time 4 个小时
show_chart 中级

本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则,还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧,同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。

开始学习课程
面向开发者的 Responsible AI:可解释性和透明度 的活动缩略图
20 面向开发者的 Responsible AI:可解释性和透明度
book 课程
access_time 3 个小时
show_chart 中级

本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念,探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。

开始学习课程
面向开发者的 Responsible AI:隐私保护和安全 的活动缩略图
21 面向开发者的 Responsible AI:隐私保护和安全
book 课程
access_time 5 个小时
show_chart 中级

本课程介绍 AI 隐私保护和安全方面的重要主题,还将探索使用 Google Cloud 产品和开源工具实施建议的 AI 隐私保护和安全实践的实用方法和工具。

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