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  • Mit Vertex AI AutoML können Sie ein maschinelles Lernmodell erstellen, trainieren und bereitstellen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.
  • Verstehen Sie, wann Sie AutoML und Big Query ML verwenden sollten.
  • Erstellen Sie von Vertex AI verwaltete Datensätze.
  • Features zu einem Feature Store hinzufügen.
  • Beschreiben Sie Analytics Hub, Dataplex, Data Catalog.
  • Beschreiben Sie das Hyperparameter-Tuning mit Vertex Vizier und wie es zur Verbesserung der Modellleistung eingesetzt werden kann.
  • Erstellen Sie ein benutzerverwaltetes Vertex AI Workbench-Notizbuch, erstellen Sie einen benutzerdefinierten Trainingsauftrag und stellen Sie ihn dann mithilfe eines Docker-Containers bereit.
  • Beschreiben Sie Batch- und Online-Vorhersagen und die Modellüberwachung.
  • Beschreiben Sie, wie Sie die Datenqualität verbessern können.
  • Führen Sie eine explorative Datenanalyse durch.
  • Erstellen und trainieren Sie überwachte Lernmodelle.
  • Optimieren und bewerten Sie Modelle mit Hilfe von Verlustfunktionen und Leistungsmetriken.
  • Erstellen Sie wiederholbare und skalierbare Trainings-, Evaluierungs- und Testdatensätze.
  • Implementierung von ML-Modellen mit TensorFlow/Keras.
  • Beschreiben Sie, wie man Merkmale darstellt und umwandelt.
  • Verstehen Sie die Vorteile der Anwendung von Feature Engineering
  • Erklären Sie Vertex AI Pipelines

Seminar Machine Learning on Google Cloud (MLGC)
Version
Geben Sie hier bitte an, mit welcher Version Sie arbeiten!
(nur bei An­wender-Semi­naren)
Ort Virtuelles Live Training
Termin 22.06.2026 - 26.06.2026
Preis
3.087,00 € exkl. MwSt.
(3.673,53 € inkl. MwSt.)

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