
EITC/AI/GCML Сертификация Google Cloud Machine Learning Certification - это программа компетенции в области искусственного интеллекта, относящаяся к одной из самых передовых систем машинного обучения, основанной на вычислительных ресурсах Google Cloud Platform.
Учебная программа EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning фокусируется на основах и практике машинного обучения с использованием Google Cloud, организованных в соответствии со следующей структурой, включающей в себя комплексные и структурированные материалы для самостоятельного обучения по программе сертификации EITCI, подкрепленные справочным видеоконтентом открытого доступа от Google в качестве основы для подготовки к получению сертификата EITC путем сдачи соответствующего экзамена.
С помощью EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning вы познакомитесь с техническими особенностями последних разработок инструментов машинного обучения Google AI и Google Cloud и узнаете, как их использовать.
Машинное обучение (ML) - это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по мере накопления опыта. Это рассматривается как часть искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения создают модель на основе выборочных данных, известных как данные обучения, чтобы делать прогнозы или решения, не будучи явно запрограммированными на это. Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как фильтрация электронной почты и компьютерное зрение, где сложно или невозможно разработать традиционные алгоритмы для выполнения необходимых задач.
Google Cloud в первую очередь ориентирован на предоставление услуг искусственного интеллекта и выполнение функций высокопроизводительной платформы машинного обучения.
Некоторые из сервисов Google Cloud AI включают:
- Cloud AutoML - сервис для обучения и развертывания пользовательских машин, обучающих моделей. По состоянию на сентябрь 2018 года сервис находится в стадии бета-тестирования.
- Cloud TPU - ускорители, используемые Google для обучения моделей машинного обучения.
- Cloud Machine Learning Engine - управляемый сервис для обучения и построения моделей машинного обучения на основе основных платформ.
- Cloud Job Discovery - сервис, основанный на возможностях поиска Google и машинного обучения для экосистемы рекрутинга.
- Dialogflow Enterprise - среда разработки на основе машинного обучения Google для создания диалоговых интерфейсов.
- Cloud Natural Language - сервис анализа текста на основе моделей Google Deep Learning.
- Cloud Speech-to-Text - служба преобразования речи в текст на основе машинного обучения.
- Cloud Text-to-Speech - сервис преобразования текста в речь на основе машинного обучения.
- Cloud Translation API - сервис для динамического перевода между тысячами доступных языковых пар
- Cloud Vision API - сервис анализа изображений на основе машинного обучения
- Cloud Video Intelligence - сервис видеоаналитики на основе машинного обучения
В качестве примера ознакомьтесь с функциями AutoML Vision (автоматическое машинное обучение Google Cloud для вычислительного понимания зрения) и продолжите изучение всеобъемлющей учебной программы этой программы EITC.
Google AI - это специальное подразделение Google, занимающееся искусственным интеллектом. Об этом объявил на Google I/O 2017 генеральный директор Сундар Пичаи. К основным проектам Google AI относятся:
- Обслуживание облачных TPU (блоков тензорной обработки) для разработки программного обеспечения для машинного обучения.
- Разработка TensorFlow.
- TensorFlow Research Cloud предоставит исследователям бесплатный кластер из тысячи облачных TPU для проведения исследований в области машинного обучения при условии, что исследование будет открытым исходным кодом, и они разместят свои результаты и опубликуют их в рецензируемом научном журнале.
- Портал с тысячами исследовательских публикаций сотрудников Google.
- Magenta: группа исследователей глубокого обучения, изучающая роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. Команда выпустила множество проектов с открытым исходным кодом, позволяющих художникам и музыкантам расширять свои процессы с помощью ИИ.
- Sycamore: Программируемый квантовый процессор на 54 кубита.
Еще один проект - Google Brain. Это группа исследователей глубокого обучения искусственного интеллекта в Google, сформированная в начале 2010-х годов и объединяющая открытые исследования машинного обучения с информационными системами и крупномасштабными вычислительными ресурсами. Проект Google Brain начался в 2011 году как совместная работа по совместительству научного сотрудника Google Джеффа Дина, исследователя Google Грега Коррадо и профессора Стэнфордского университета Эндрю Нг. Нг интересовался использованием методов глубокого обучения для решения проблемы искусственного интеллекта с 2006 года, а в 2011 году начал сотрудничать с Дином и Коррадо для создания крупномасштабной программной системы глубокого обучения DistBelief на базе инфраструктуры облачных вычислений Google. Google Brain начинался как проект Google X и стал настолько успешным, что был возвращен обратно в Google: Astro Teller сказал, что Google Brain оплатил всю стоимость Google X. В июне 2012 года New York Times сообщила, что кластер из 16,000 1,000 процессоры в 10 компьютеров, предназначенные для имитации некоторых аспектов деятельности человеческого мозга, успешно научились распознавать кошку на основе XNUMX миллионов цифровых изображений, взятых из видео на YouTube. С первых лет существования проекта Google Brain значительно продвинулся вперед и нашел множество приложений в продуктах Google AI.
Чтобы получить представление о прогрессе, просмотрите примерную демонстрацию возможностей Google Assistant:
Чтобы более подробно ознакомиться с учебным планом сертификации, вы можете расширить и проанализировать таблицу ниже.
Подробнее о процедуре сертификации см. Как это работает.
Справочные ресурсы по учебной программе
Документация по Google Cloud Platform
https://cloud.google.com/docs/
Консоль Google Cloud
https://console.cloud.google.com/
Google Cloud Skills Boost — машинное обучение
https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
Развертывание и управление моделями генеративного ИИ
https://www.cloudskillsboost.google/paths/1283
Google Cloud Qwiklabs - практическое обучение работе с облаком
https://www.qwiklabs.com/
Обучение Google Cloud
https://cloud.google.com/training/
Канал Google Cloud Platform на YouTube
https://www.youtube.com/user/googlecloudplatform/videos/
Продукты Google Cloud AI и машинного обучения
https://cloud.google.com/products/ai/
Решения Google Cloud AI и машинного обучения
https://cloud.google.com/solutions/ai/
Google Вертекс ИИ
https://cloud.google.com/vertex-ai/
Гугл ТензорФлоу
https://www.tensorflow.org/
Загрузите полные подготовительные материалы для автономного самообучения для программы Google Cloud Machine Learning EITC/AI/GCML в PDF-файле.
Подготовительные материалы EITC/AI/GCML – стандартная версия
Подготовительные материалы EITC/AI/GCML – расширенная версия с контрольными вопросами