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课程大纲

Vertex AI 与机器学习平台简介

  • 人工智能和机器学习工作流概述
  • Google Cloud Vertex AI 介绍
  • 理解 Vertex AI 架构及核心组件
  • 探索 Vertex AI 在机器学习开发与部署中的作用

配置 Vertex AI 环境

  • 为 Vertex AI 配置 Google Cloud 项目
  • 理解工作区、资源与权限设置
  • 准备数据集和开发环境
  • 熟悉 Vertex AI 工具界面

Vertex AI 中的机器学习基础

  • 掌握监督学习概念
  • 了解回归与分类模型概述
  • 为机器学习工作流准备数据
  • 评估模型性能与准确性

Vertex AI 中的自然语言处理(NLP)

  • 介绍 NLP 相关概念
  • 理解基于文本的机器学习应用
  • 准备和处理文本数据
  • 探索 Vertex AI 中的 NLP 能力

构建与训练机器学习模型

  • 为 Vertex AI 准备训练代码
  • 容器化机器学习训练应用
  • 配置训练任务
  • 运行并监控模型训练过程

部署机器学习模型

  • 理解模型部署工作流
  • 创建模型端点
  • 部署训练好的模型以进行预测
  • 管理已部署的模型和资源

监控与排查 Vertex AI 解决方案问题

  • 监控训练与部署活动
  • 识别常见配置问题
  • 排查模型执行中的问题
  • 应用机器学习工作流的最佳实践

实操工作坊与课程回顾

  • 使用 Vertex AI 构建完整的机器学习工作流
  • 训练并部署示例模型
  • 回顾 Vertex AI 的关键功能与能力
  • 讨论后续高级机器学习开发方向

要求

  • 具备机器学习基础知识

目标受众

  • 软件工程师
  • 机器学习爱好者
 7 小时

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