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### Course Review and Recommendation: "How Google Does Machine Learning em Português Brasileiro" In the world of data science and artificial intelligence, understanding how to effectively implement machine learning (ML) can be a game-changer, and there’s no better guide than the expertise developed at Google. The course **"How Google Does Machine Learning em Português Brasileiro"** offers an unparalleled opportunity to dive deep into the principles and practices that Google employs in its machine learning processes. #### Overview This comprehensive course is designed to guide learners through the recommended practices for implementing machine learning on Google Cloud. With a focus on Vertex AI, participants will learn how to create, train, and deploy machine learning models using AutoML without needing to write a single line of code. This user-friendly approach demystifies the complexities of ML and provides practical knowledge on its application in solving a variety of problems. From understanding basic concepts in machine learning to implementing advanced strategies using Google tools, this course equips learners with a holistic understanding of ML in a cloud environment. #### Syllabus Breakdown 1. **Introdução ao curso e à série** This introductory module sets the stage for the course, providing insights into what learners can expect. It introduces the series of courses and the Google experts guiding them throughout the learning journey. 2. **O que significa colocar IA em primeiro lugar** Here, participants explore the significance of prioritizing AI and learn how to formulate a robust data strategy integrated with machine learning. 3. **Como o Google trabalha com machine learning** This section reveals the organizational knowledge Google has amassed over the years, sharing insider perspectives on the company's approach to machine learning. 4. **Desenvolvimento de machine learning usando a Vertex AI** Learners will explore the foundations of ML development using Vertex AI, focusing on identifying use cases and determining production readiness after proof of concept or experiments. 5. **Desenvolvimento de machine learning usando os notebooks da Vertex** This module introduces managed and user-managed notebooks in Vertex AI, essential tools for ML development and experimentation. 6. **Práticas recomendadas para implementar o machine learning na Vertex AI** Participants will receive actionable insights into best practices for various ML processes within Vertex AI, ensuring effective implementation. 7. **Desenvolvimento de IA responsável** This vital module addresses the ethical considerations in ML, emphasizing that AI systems can be inherently biased. It highlights the importance of responsible AI integration in products and services. 8. **Resumo** The course concludes with a summary, reinforcing key concepts learned and providing guidance on how to apply this knowledge in real-world scenarios. #### Review One of the standout features of this course is its clear structure and accessibility. The modules are well-organized, making it easy to follow and digest complex topics. The use of the Portuguese language makes this course particularly valuable for Brazilian Portuguese speakers, as it eliminates language barriers and allows for a more engaging learning experience. The course does an excellent job of balancing theoretical concepts with practical applications, providing learners with both the knowledge they need and the tools to implement what they've learned. The focus on Vertex AI is especially relevant, as it is a powerful platform for developing and deploying machine learning models with ease. Another notable aspect is the emphasis on responsible AI development. As the use of machine learning grows, so too should our awareness of its ethical implications. This course addresses these concerns head-on, making it a crucial component of modern ML education. #### Recommendation I highly recommend **"How Google Does Machine Learning em Português Brasileiro"** for anyone looking to deepen their understanding of machine learning, whether you're a beginner or someone with some experience looking to refine your skills. The course not only equips you with technical know-how but also fosters a sense of responsibility towards implementing AI. Participating in this course will not only enhance your technical repertoire but will also connect you with industry-leading practices from one of the foremost innovators in the field. It’s a worthwhile investment for anyone interested in the future of technology and machine learning.
Introdução ao curso e à série
Neste módulo, você vai conhecer a série de cursos e os especialistas do Google que vão orientar você nesta jornada.
O que significa colocar IA em primeiro lugarNeste módulo, você vai ver mais informações sobre a criação de uma estratégia de dados com machine learning.
Como o Google trabalha com machine learningNeste módulo, você vai testemunhar o conhecimento organizacional conquistado pelo Google ao longo dos anos.
Desenvolvimento de machine learning usando a Vertex AITodo processo de machine learning começa com algum tipo de objetivo, como um caso de uso comercial, um caso de uso acadêmico ou um problema que você está tentando resolver. Neste módulo, você vai ver o processo para determinar se o modelo está pronto para produção após a etapa de prova de conceito ou experimento.
Desenvolvimento de machine learning usando os notebooks da VertexNeste módulo, você vai ver informações sobre os notebooks gerenciados e notebooks gerenciados pelo usuário para o desenvolvimento de machine learning na Vertex AI.
Práticas recomendadas para implementar o machine learning na Vertex AINeste módulo, você vai ver as práticas recomendadas para diversos processos de machine learning diferentes na Vertex AI.
Desenvolvimento de IA responsávelNeste módulo, falamos por que os sistemas de machine learning são imparciais por padrão e mostramos algumas coisas que você precisa considerar ao integrar ML aos seus produtos.
ResumoNeste módulo, você vai ver um resumo do curso "How Google Does Machine Learning".
"Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gere
I strongly recommend this course introduction. In a few hours you are able to realize how powerful machine learnig is.
Ótimo curso, porém achei que é muito voltado a enaltecer os produtos da Google, tirando isso possui informações muito valiosas.
Excelente curso. Dá uma visão geral do que é um projeto de ML e não apenas geração do algoritmo. Finalmente um curso que fala sobre o "depois" e se ter o código pthon.
Ótima introdução à ML, pois desmistifica paradigmas, apresenta conceitos básicos e encerra com um Hands on nas API's de ML do Google.
Eu gostei muito da metodologia pratica simplificando o uso avançado das novas tecnologias.