Professional Machine Learning Engineer EXAM
Acerca del curso
Un ingeniero profesional de aprendizaje automático diseña, crea y produce modelos de AA para resolver desafíos comerciales mediante las tecnologías de Google Cloud y el conocimiento de modelos y técnicas comprobados de AA. El ML Engineer tiene en cuenta los principios de IA responsable durante el proceso de desarrollo del AA y colabora estrechamente con otras funciones para garantizar el éxito a largo plazo de los modelos. El ML Engineer debe dominar todos los aspectos de la arquitectura de los modelos, la interacción de las canalizaciones de datos y la interpretación de métricas. También debe estar familiarizado con los conceptos fundamentales del desarrollo de aplicaciones, la administración de infraestructuras y la ingeniería y administración de datos. A través de una comprensión del entrenamiento, el reentrenamiento, la implementación, la programación, la supervisión y la mejora de los modelos, el ML Engineer diseña y crea soluciones escalables para un rendimiento óptimo.
Próximas convocatorias
Estamos preparando nuevas convocatorias. Déjanos tus datos a través del formulario y te avisaremos lo antes posible.
- Enmarcar problemas de AA
- Diseñar soluciones de AA
- Diseñar sistemas de procesamiento y preparación de datos
- Desarrollar modelos de AA
- Automatizar y organizar las canalizaciones de ML
- Supervisar, optimizar y mantener las soluciones de AA
- Más de 3 años de experiencia en la industria
- Más de 1 año de experiencia en el diseño y la administración de soluciones mediante Google Cloud
Documentación Oficial de Professional Machine Learning Engineer EXAM
- Formador Certificado por Google
- Más de 5 años de experiencia profesional
- Más de 4 años de experiencia docente
- Profesional activo en empresas del sector IT
Incluido examen:
Certificacion Professional Machine Learning Engineer
El examen de certificación Professional Machine Learning Engineer evalúa tu capacidad para enmarcar problemas, diseñar soluciones, desarrollar modelos, automatiza ML, supervisar y optimizar las soluciones.
Modulo 1: Presentación de problemas con el AA
Modulo 2: Arquitectura de las soluciones de AA
Modulo 3: Diseño de sistemas de preparación y procesamiento de datos
Modulo 4: Desarrollo de modelos de AA
Modulo 5: Automatización y organización de canalizaciones de AA
Modulo 6: Supervisión, optimización y mantenimiento de soluciones de AA
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