Инженер по машинному обучению — новый путь обучения от Google

Google предлагает новый полный путь обучения по основам машинного обучения с использованием технологий Google Cloud.

В прошлом году Google уже выпустил обучающий курс, связанный с генеративным ИИ. Генеративный ИИ — это тип ИИ, который может выявлять долгосрочные зависимости и закономерности в больших обучающих наборах, а затем использовать полученные знания для создания нового контента, включая текст, изображения, аудио и синтетические данные.

Однако в этом курсе основное внимание уделялось генеративному ИИ как конечному продукту, что отличается от фактической роли ML-инженера. Инженер ML занимается проектированием, созданием, оптимизацией, эксплуатацией и обслуживанием ML-систем, включая системы GenAI.

Путь обучения «Инженер машинного обучения» объясняет все обязанности и технологии, связанные с этой ролью, и фокусируется на использовании инструментов Google Cloud.

Путь состоит из 15 отдельных курсов:

1. Экскурсия по AI лабораториям Google Cloud
2. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение в Google Cloud
3. Начало работы с машинным обучением
4. TensorFlow в Google Cloud
5. Feature Engineering
6. Машинное обучение на предприятии
7. Производственные системы машинного обучения
8. Основы компьютерного зрения в Google Cloud
9. Обработка естественного языка в Google Cloud
10. Рекомендательные системы в Google Cloud
11. MLOps: Начало работы
12. MLOps с Vertex AI: управление фичами
13. Конвейеры ML в облаке Google
14. Подготовка данных для ML API в Google Cloud
15. Создание и развертывание решений в области машинного обучения на базе Vertex AI

Этот путь обучения вы можете пройти самостоятельно и бесплатно. Однако он является довольно длительным, поскольку каждый отдельный курс требует от 8 до 32 часов. Имейте в виду, что иногда материал может быть очень техническим.

Хотя курс ориентирован на изучение ML с помощью инструментов Google, он имеет ценность и за его пределами, поскольку преподаваемые концепции можно применять в целом.