[中字]Google 专业机器学习工程师认证课程（中文字幕英

文视频教程） 本课程专为有志于考取 Google Professional Machine Learning Engineer 认证的学习者打造，系统整合了机器学习基础理论、Google Cloud Platform（GCP）实操技能及认证考试核心要点，形成一套全面且具针对性的学习体系。无论你是机器学习领域的新手，还是希望提升云平台机器学习应用能力的从业者，都能通过本课程获得从理论到实践的全方位提升，为认证考试及实际工作奠定坚实基础。 一、机器学习基础入门 课程开篇从机器学习的核心概念切入，带你逐步揭开机器学习的神秘面纱。你将首先了解机器学习的定义、发展历程及应用场景，建立对这一领域的整体认知。随后深入学习机器学习的核心概念，包括数据集、特征、模型、训练与测试等关键要素，明确各部分在机器学习流程中的作用。 在机器学习类型模块，课程详细解析了监督学习、无监督学习、半监督学习及强化学习的原理与差异，并通过实例说明不同类型机器学习的适用场景。回归与分类作为监督学习的重要分支，课程对线性回归、逻辑回归等回归算法，以及常见的分类算法进行了细致讲解，帮助你掌握算法的数学原理与实现方式。 训练与损失函数是模型优化的关键，课程将带你理解损失函数的定义、作用及常见类型，学习如何通过优化算法降低损失函数值，提高模型性能。同时，还会介绍精确率（Precision）、召回率（Recall）等模型评估指标，让你能够科学地评价模型效果。 此外，课程还涵盖了超参数调优、正则化、特征交叉与独热编码等实用技术，这些内容将帮助你解决模型过拟合、欠拟合等问题，提升模型的泛化能力。对于神经网络，从基础结构到 Embeddings 技术，再到 TensorFlow Keras 框架的使用，包括 Sequential 模型和 Functional 模型的构建、模型的保存与加载等，都进行了系统讲解，为你打下深度学习的基础。 经典机器学习算法部分，课程介绍了卷积神经网络（CNN）、K 近邻算法（K-NN）、决策树、随机森林、AdaBoost 等算法的原理与应用，让你了解不同算法的特点及适用场景，能够根据实际问题选择合适的算法。 二、Google Cloud Platform 基础 掌握 Google Cloud Platform（GCP）是成为 Google 专业机器学习工程师的必备技能。本部分课程将带你全面了解 GCP 的相关知识，从入门操作到核心服务，帮助你快速上手 GCP。 你将学习如何在 GCP 上进行初始化设置，包括账号注册、项目创建、控制台操作等基本流程。随后深入了解 GCP 的核心概念，如资源层级结构、IAM 权限管理等，确保你能够安全、高效地使用 GCP 资源。 GCP 的各类服务是课程的重点内容，包括计算服务（如 Compute Engine、Google Kubernetes Engine 等）、数据库服务（如 Cloud SQL、Cloud Spanner 等）、大数据服务（如 BigQuery、Dataflow 等）、运维服务及网络与安全服务等。通过学习，你将了解这些服务的功能、特点及使用场景，能够根据实际需求选择合适的服务构建机器学习应用。 三、GCP 上的机器学习应用 本部分课程聚焦于如何在 GCP 上实现机器学习项目，从数据处理到模型训练与部署，全方位覆盖机器学习在 GCP 上的完整流程。 Vertex AI 作为 GCP 机器学习的核心平台，课程详细介绍了其功能与使用方法，包括数据集的创建与管理、模型训练、部署与监控等。你将学习如何利用 Vertex AI 简化机器学习流程，提高工作效率。 Feature Store 是 GCP 中用于管理特征的服务，课程将带你了解特征工程的重要性，以及如何使用 Feature Store 进行特征的存储、检索与管理，为模型训练提供高质量的特征数据。 AutoML 是 GCP 提供的自动化机器学习工具，即使你没有深厚的机器学习背景，也能通过 AutoML 快速构建高质量的模型。课程将介绍 AutoML 的原理与使用方法，让你能够利用 AutoML 解决实际的机器学习问题。此外，课程还讲解了如何将常见的机器学习算法迁移到 GCP 上进行训练，包括训练环境的配置、代码的编写与运行等。 四、低代码机器学习解决方案架构 低代码开发是提高机器学习项目开发效率的重要方式。本部分课程将介绍如何利用 BigQuery ML 开发机器学习模型，包括模型的创建、评估、预测及特征工程等环节。通过学习，你将能够在 BigQuery 这一数据仓库中直接进行机器学习操作，减少数据迁移与处理的成本。 同时，课程还讲解了如何利用 ML API 构建 AI 解决方案，包括零售、文档 AI 等领域的应用。你将了解各类 ML API 的功能与使用方法，能够快速集成这些 API 到自己的应用中，实现相应的 AI 功能。 五、团队协作与数据、模型管理 在实际的机器学习项目中，团队协作至关重要。本部分课程将介绍如何在团队内部及跨团队之间进行协作，以高效管理数据和模型。 你将学习如何探索和预处理组织内的大规模数据，确保数据的质量与可用性。Jupyter notebooks 是机器学习原型开发的常用工具，课程将讲解如何使用 Jupyter notebooks 进行模型原型开发，以及相关的安全最佳实践，保障数据与代码的安全。 实验跟踪与管理是机器学习项目中的重要环节，课程将介绍如何跟踪和运行机器学习实验，记录实验参数、结果等信息，以便进行实验对比与分析，提高模型开发的效率与质量。 六、原型到规模化机器学习模型 将机器学习原型转化为可规模化部署的模型是项目落地的关键。本部分课程将讲解模型构建的框架选择，根据不同的问题和需求选择合适的框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）进行模型开发。 模型训练部分，课程介绍了训练策略的选择、训练过程的监控与优化等内容。同时，还讲解了如何根据模型的特点和需求选择合适的硬件，以及分布式训练的原理与实现方法，提高模型训练的速度与效率。 七、模型服务与规模化 模型训练完成后，需要将其部署为服务供用户使用。本部分课程将介绍模型服务的相关知识，包括模型的部署方式（如在线服务、批量服务等）、服务的配置与管理等。 随着用户需求的增长，模型服务需要具备规模化能力。课程将讲解如何实现在线模型服务的规模化，包括负载均衡、自动扩缩容等技术，确保服务的稳定性与可用性。 八、机器学习管道的自动化与编排 构建自动化、可编排的机器学习管道能够提高项目的可重复性与效率。本部分课程将介绍如何开发端到端的机器学习管道，包括数据获取、预处理、模型训练、评估与部署等环节的自动化连接。 模型的再训练是保证模型性能的重要措施，课程将讲解如何实现模型的自动化再训练，当新的数据到来或模型性能下降时，能够自动触发再训练流程，确保模型始终保持良好的性能。 九、机器学习解决方案的监控 机器学习模型部署后，需要对其进行持续监控，以确保模型的稳定性与可靠性。本部分课程将介绍如何识别 AI 解决方案面临的风险，如数据漂移、模型性能下降等。 模型可解释性是机器学习中的重要问题，课程将讲解模型解释的方法与工具，帮助你理解模型的决策过程，提高模型的可信度。此外，课程还介绍了如何对机器学习解决方案进行监控、测试与故障排除，及时发现并解决问题，保障系统的正常运行。 通过本课程的学习，你将全面掌握机器学习的理论知识与 GCP 的实操技能，具备设计、开发、部署和监控机器学习解决方案的能力，为考取 Google Professional Machine Learning Engineer 认证做好充分准备，同时也能在实际工作中高效地开展机器学习项目。