Vertex AI 培训

Vertex AI和机器学习平台简介<\/h3>

• 人工智能和机器学习工作流概述<\/li>
• Google Cloud Vertex AI简介<\/li>
• 理解Vertex AI架构和关键组件<\/li>
• 探索Vertex AI在机器学习开发和部署中的作用<\/li> <\/ul>

  设置Vertex AI环境<\/h3>

  • 为Vertex AI配置Google Cloud项目<\/li>
  • 理解工作区、资源和权限<\/li>
  • 准备数据集和开发环境<\/li>
  • 浏览Vertex AI工具和界面<\/li> <\/ul>

    使用Vertex AI的机器学习基础<\/h3>

    • 理解监督学习概念<\/li>
    • 回归和分类模型概述<\/li>
    • 为机器学习工作流准备数据<\/li>
    • 评估模型性能和准确性<\/li> <\/ul>

      使用Vertex AI的自然语言处理（NLP）<\/h3>

      • NLP概念简介<\/li>
      • 理解基于文本的机器学习应用<\/li>
      • 准备和处理文本数据<\/li>
      • 探索Vertex AI中的NLP功能<\/li> <\/ul>

        构建和训练机器学习模型<\/h3>

        • 为Vertex AI准备训练代码<\/li>
        • 容器化机器学习训练应用<\/li>
        • 配置训练任务<\/li>
        • 运行和监控模型训练过程<\/li> <\/ul>

          部署机器学习模型<\/h3>

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

            监控和故障排除Vertex AI解决方案<\/h3>

            • 监控训练和部署活动<\/li>
            • 识别常见配置问题<\/li>
            • 故障排除模型执行问题<\/li>
            • 应用可靠ML工作流的最佳实践<\/li> <\/ul>

              实践工作坊和课程回顾<\/h3>

              • 使用Vertex AI构建完整的机器学习工作流<\/li>
              • 训练和部署示例模型<\/li>
              • 回顾Vertex AI的关键功能和能力<\/li>
              • 讨论高级机器学习开发的后续步骤<\/li> <\/ul>