Il corso si concentra sulla preparazione alla certificazione Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Questa certificazione è rivolta a professionisti e sviluppatori che progettano, costruiscono e gestiscono soluzioni di machine learning (ML) su Google Cloud Platform (GCP), sfruttando modelli, pipeline e servizi di AI avanzati.
Il corso copre:
- Concetti fondamentali di ML e AI su GCP
- Sviluppo e gestione di modelli ML scalabili
- Utilizzo di servizi GCP come Vertex AI, BigQuery ML, AutoML, TensorFlow e AI APIs
- Deployment, monitoraggio e ottimizzazione di modelli in produzione
Obiettivi del corso
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi di machine learning e le pipeline su GCP.
- Creare, addestrare, valutare e ottimizzare modelli ML su GCP.
- Implementare soluzioni di ML scalabili e sicure in ambienti di produzione.
- Applicare best practice per il monitoraggio, la gestione e l’aggiornamento dei modelli ML.
- Prepararsi in maniera mirata all’esame di certificazione GCP Professional Machine Learning Engineer.
Destinatari
- Data scientist e machine learning engineer con esperienza pratica in Python o R.
- Sviluppatori cloud e ingegneri software interessati a implementare modelli ML su GCP.
- Architetti di dati e team leader che vogliono integrare soluzioni AI/ML nelle loro applicazioni.
- Studenti e professionisti IT che vogliono ottenere la certificazione GCP ML per avanzare nella carriera.
Prerequisiti consigliati:
- Conoscenza di Python, ML libraries (TensorFlow, scikit-learn, PyTorch)
- Conoscenza di base di data engineering e database (SQL, BigQuery)
- Esperienza minima con GCP o altri cloud provider