A Certificação EITC/AI/GCML do Google Cloud Machine Learning é um programa de competência em inteligência artificial relacionado a um dos mais avançados sistemas de aprendizado de máquina baseado em recursos computacionais do Google Cloud Platform.
O currículo do Google Cloud Machine Learning EITC/AI/GCML concentra-se nos fundamentos e na prática do Aprendizado de Máquina com o Google Cloud organizado dentro da estrutura a seguir, englobando um conteúdo didático de vídeo abrangente do Google como uma referência para esta Certificação EITC.
Com o Google Cloud Machine Learning EITC/AI/GCML, você conhecerá os aspectos técnicos dos mais recentes desenvolvimentos das ferramentas de aprendizado de máquina do Google AI e do Google Cloud e como usá-los.
O aprendizado de máquina (ML) é o estudo de algoritmos de computador que se aprimoram automaticamente com a experiência. É visto como parte da inteligência artificial. Algoritmos de aprendizado de máquina constroem um modelo baseado em dados de amostra, conhecidos como dados de treinamento, a fim de fazer previsões ou decisões sem ser explicitamente programado para isso. Os algoritmos de aprendizado de máquina são usados em uma ampla variedade de aplicações, como filtragem de e-mail e visão computacional, onde é difícil ou inviável desenvolver algoritmos convencionais para realizar as tarefas necessárias.
O Google Cloud é altamente focado em fornecer serviços de IA e atuar como uma plataforma de aprendizado de máquina de última geração.
Alguns dos serviços de IA do Google Cloud incluem:
- Cloud AutoML - serviço para treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina personalizados. Desde setembro de 2018, o serviço está em beta.
- Cloud TPU - aceleradores usados pelo Google para treinar modelos de aprendizado de máquina.
- Cloud Machine Learning Engine - serviço gerenciado para treinamento e construção de modelos de aprendizado de máquina com base em estruturas convencionais.
- Cloud Job Discovery - serviço baseado nos recursos de pesquisa e aprendizado de máquina do Google para o ecossistema de recrutamento.
- Dialogflow Enterprise - ambiente de desenvolvimento baseado no aprendizado de máquina do Google para a construção de interfaces de conversação.
- Cloud Natural Language - serviço de análise de texto baseado em modelos de Deep Learning do Google.
- Cloud Speech-to-Text - serviço de conversão de voz em texto baseado em aprendizado de máquina.
- Cloud Text-to-Speech - serviço de conversão de texto em fala baseado em aprendizado de máquina.
- Cloud Translation API - serviço para traduzir dinamicamente entre milhares de pares de idiomas disponíveis
- API Cloud Vision - serviço de análise de imagens baseado em aprendizado de máquina
- Cloud Video Intelligence - serviço de análise de vídeo baseado em aprendizado de máquina
Como exemplo, confira os recursos do AutoML Vision (aprendizado de máquina automático do Google Cloud para compreensão computacional da visão) e continue com um currículo abrangente deste programa EITC.
Google AI é uma divisão especial do Google dedicada à inteligência artificial. Foi anunciado no Google I/O 2017 pelo CEO Sundar Pichai. Os principais projetos do Google AI incluem
- Servir TPUs (unidades de processamento de tensores) baseadas em nuvem para desenvolver software de aprendizado de máquina.
- Desenvolvimento do TensorFlow.
- O TensorFlow Research Cloud dará aos pesquisadores um cluster gratuito de mil TPUs em nuvem para realizar pesquisas de aprendizado de máquina, com a condição de que a pesquisa seja de código aberto e eles coloquem suas descobertas e as publiquem em um jornal científico revisado por pares.
- Portal para milhares de publicações de pesquisa da equipe do Google.
- Magenta: uma equipe de pesquisa de aprendizado profundo explorando o papel do aprendizado de máquina como uma ferramenta no processo criativo. A equipe lançou muitos projetos de código aberto, permitindo que artistas e músicos estendessem seus processos usando IA.
- Sycamore: um processador quântico programável de 54 qubits.
Outro projeto é o Google Brain. É uma equipe de pesquisa de inteligência artificial de aprendizado profundo do Google, formada no início de 2010, combinando pesquisa de aprendizado de máquina aberta com sistemas de informação e recursos de computação em grande escala. O projeto Google Brain começou em 2011 como uma colaboração de pesquisa em tempo parcial entre o Google Fellow Jeff Dean, o pesquisador do Google Greg Corrado e o professor da Universidade de Stanford Andrew Ng. Ng estava interessado em usar técnicas de aprendizado profundo para solucionar o problema da inteligência artificial desde 2006 e, em 2011, começou a colaborar com Dean e Corrado para construir um sistema de software de aprendizado profundo em grande escala, DistBelief, no topo da infraestrutura de computação em nuvem do Google. O Google Brain começou como um projeto do Google X e se tornou tão bem-sucedido que voltou ao Google: Astro Teller disse que o Google Brain pagou por todo o custo do Google X. Em junho de 2012, o New York Times relatou que um cluster de 16,000 processadores em 1,000 computadores dedicados a imitar alguns aspectos da atividade cerebral humana treinaram-se com sucesso para reconhecer um gato com base em 10 milhões de imagens digitais tiradas de vídeos do YouTube. Desde os primeiros anos do projeto, o Google Brain avançou significativamente e encontra muitos aplicativos nos produtos de IA do Google.
Para ter uma ideia do progresso, confira a demonstração exemplar dos recursos do Google Assistente:
Para se familiarizar em detalhes com o currículo de certificação, você pode expandir e analisar a tabela abaixo.
Para obter detalhes sobre o procedimento de Certificação, verifique Como funciona.
Recursos de referência do currículo
Documentação do Google Cloud Platform
https://cloud.google.com/docs/
Console do Google Cloud
https://console.cloud.google.com/
Aumento de habilidades do Google Cloud - aprendizado de máquina
https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
Aumento de habilidades do Google Cloud - TensorFlow no Google Cloud
https://www.cloudskillsboost.google/quests/83
Google Cloud Qwiklabs - Treinamento prático em nuvem
https://www.qwiklabs.com/
Treinamento em nuvem do Google
https://cloud.google.com/training/
Canal do YouTube do Google Cloud Platform
https://www.youtube.com/user/googlecloudplatform/videos/
Produtos de aprendizado de máquina e IA do Google Cloud
https://cloud.google.com/products/ai/
Soluções de IA e aprendizado de máquina do Google Cloud
https://cloud.google.com/solutions/ai/
Google Vertex AI
https://cloud.google.com/vertex-ai/
TensorFlow do Google
https://www.tensorflow.org/
Baixe os materiais preparatórios de autoaprendizagem off-line completos para o programa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning em um arquivo PDF
Materiais preparatórios EITC/AI/GCML – versão padrão
Materiais preparatórios EITC/AI/GCML – versão estendida com perguntas de revisão