¿El curso de Vertex AI Platform se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso es completamente bonificable mediante FUNDAE. Las empresas pueden cubrir hasta el 100% del coste del curso. Además, si gestionamos la bonificación, nuestra tarifa es del 10% adicional del valor del curso más IVA, el cual también puede bonificarse según los créditos disponibles en FUNDAE.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Vertex AI Platform?

La formación se ofrece en la modalidad de Aula Virtual Personalizada, mediante videoconferencias a través de Zoom. Esto ofrece flexibilidad y un entorno adaptado a las necesidades corporativas, permitiendo también el acceso a las grabaciones para revisiones posteriores.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Vertex AI Platform?

Desarrollarás habilidades en la gestión y optimización de modelos de IA, desde el entrenamiento hasta el despliegue, incluyendo prácticas de MLOps. Aprenderás a aplicar tecnologías de Google Cloud para potenciar soluciones empresariales, optimizar costos y mantener altos estándares de seguridad y cumplimiento.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Vertex AI Platform?

Puedes inscribirte completando los formularios en nuestra página web, asegurándote de incluir toda la información necesaria para procesar tu solicitud y que nuestro equipo se pueda poner en contacto contigo.

Curso de Vertex AI Platform para equipos de IA en la empresa

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Modalidad Aula Virtual Personalizada

Curso de Vertex AI Platform en Aula Virtual Personalizada

Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.

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Temario 100% a medida

Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.

Proyectos personalizados

Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.

Sesiones en directo con consultor experto

Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.

Calendario adaptado a vuestra disponibilidad

Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.

Bonificación FUNDAE

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Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en Vertex AI Platform práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
Gestionamos gratis tu bonificación de este curso corporativo de Vertex AI Platform ante FUNDAE.

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Aprovecha la automatización de AutoML para crear modelos potentes sin necesidad de programación compleja, permitiendo a tus equipos enfocarse en estrategias e innovación.

Despliega modelos de IA confiables a nivel global con seguridad avanzada, garantizando una alta disponibilidad y cumplimiento normativo en todas tus soluciones empresariales.

Acelera la implementación de MLOps para mejorar la eficiencia operativa, reduciendo tiempos de desarrollo y costos mientras aumentas la calidad de entrega en cada proyecto.

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Nuestra plataforma

Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje

Acceso a las grabaciones

Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Recursos formativos

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Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.

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Temario del curso

Encuentra todo el temario del curso aquí.

Temario

Qué es Vertex AI y su papel en GCP
Beneficios frente a soluciones tradicionales de ML
Casos de uso empresariales más comunes
Relación con BigQuery, Cloud Storage y Dataflow
Diferencia entre AutoML y modelos personalizados
Arquitectura general de Vertex AI
Flujo de trabajo completo de un proyecto en Vertex AI
Conceptos clave: endpoints, datasets, pipelines, experimentos
Visión general de herramientas disponibles
Comparativa con servicios similares (AWS Sagemaker, Azure ML)

Qué es Vertex AI y su papel en GCP
Beneficios frente a soluciones tradicionales de ML
Casos de uso empresariales más comunes
Relación con BigQuery, Cloud Storage y Dataflow
Diferencia entre AutoML y modelos personalizados
Arquitectura general de Vertex AI
Flujo de trabajo completo de un proyecto en Vertex AI
Conceptos clave: endpoints, datasets, pipelines, experimentos
Visión general de herramientas disponibles
Comparativa con servicios similares (AWS Sagemaker, Azure ML)

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Tema 1: Introducción a Vertex AI Platform

Qué es Vertex AI y su papel en GCP
Beneficios frente a soluciones tradicionales de ML
Casos de uso empresariales más comunes
Relación con BigQuery, Cloud Storage y Dataflow
Diferencia entre AutoML y modelos personalizados
Arquitectura general de Vertex AI
Flujo de trabajo completo de un proyecto en Vertex AI
Conceptos clave: endpoints, datasets, pipelines, experimentos
Visión general de herramientas disponibles
Comparativa con servicios similares (AWS Sagemaker, Azure ML)

Tema 2: Configuración del entorno de trabajo

Creación de proyectos en Google Cloud
Roles y permisos necesarios en IAM
Configuración de cuotas y billing para Vertex AI
Instalación del SDK de Google Cloud
Uso de notebooks gestionados (Vertex AI Workbench)
Integración con Jupyter y Colab
Configuración de entornos virtuales en Python
Organización de datasets en Cloud Storage
Estructuración de proyectos de ML en GCP
Buenas prácticas iniciales de seguridad y coste

Tema 3: Gestión de Datos en Vertex AI

Conexión con BigQuery para datasets estructurados
Importación de datos desde Cloud Storage
Creación y validación de datasets en Vertex AI
Preparación de datos: limpieza y normalización
Uso de Dataflow y Dataprep para transformación de datos
Manejo de datos no estructurados: imágenes, texto, audio
Estrategias de partición: train/validation/test
Visualización y exploración de datos dentro de Vertex AI
Versionado de datasets
Buenas prácticas en la gestión de datos empresariales

Tema 4: Entrenamiento con AutoML

Qué es AutoML en Vertex AI
Configuración de experimentos de AutoML
Selección de modelos según el tipo de datos
AutoML para clasificación de imágenes
AutoML para análisis de texto y NLP
AutoML para predicciones tabulares
AutoML para forecasting de series temporales
Evaluación de modelos generados
Exportación de resultados de AutoML
Cuándo elegir AutoML vs modelos personalizados

Tema 5: Entrenamiento de Modelos Personalizados

Creación de jobs de entrenamiento en Vertex AI
Elección de frameworks: TensorFlow, PyTorch, XGBoost
Configuración de recursos (CPU, GPU, TPU)
Uso de contenedores preconstruidos de Vertex AI
Personalización de entornos con Docker
Registro y seguimiento de experimentos
Evaluación de métricas de rendimiento
Logging y depuración de entrenamientos
Optimización de hiperparámetros con Vertex AI Vizier
Exportación y almacenamiento de modelos entrenados

Tema 6: Despliegue de Modelos en Producción

Creación de endpoints de predicción
Diferencia entre batch prediction y online prediction
Escalado automático de endpoints
Versionado de modelos desplegados
Pruebas de latencia y throughput
Gestión de cuotas y costes en despliegues
Integración con aplicaciones empresariales vía API
Seguridad en endpoints de predicción (IAM y VPC)
Despliegue multiregión y disponibilidad alta
Estrategias de rollback y actualización de modelos

Tema 7: Vertex AI Pipelines y MLOps

Qué es MLOps y su relevancia en empresas
Creación de pipelines con Vertex AI Pipelines
Integración con Kubeflow Pipelines
Componentes de un pipeline: datos, entrenamiento, despliegue
Reutilización de componentes de pipelines
Registro y auditoría de ejecuciones
Estrategias de CI/CD para ML con Vertex AI
Integración con Cloud Build y GitHub Actions
Monitorización y mantenimiento de pipelines
Buenas prácticas de MLOps en Vertex AI

Tema 8: Monitorización y Optimización de Modelos

Qué monitorizar en producción: métricas, sesgos, drift
Uso de Vertex AI Model Monitoring
Detección automática de anomalías en predicciones
Retraining automático de modelos
Estrategias de actualización continua
Visualización de métricas en Vertex AI Dashboard
Exportación de métricas a BigQuery y Looker Studio
Alertas e integración con Cloud Logging
Optimización de costes en entrenamientos y despliegues
Estrategias de mejora iterativa de modelos

Tema 9: Seguridad y Cumplimiento en Vertex AI

Roles y permisos IAM específicos de Vertex AI
Control de acceso a datasets y modelos
Configuración de redes privadas (VPC)
Seguridad en endpoints y APIs de predicción
Auditoría y logging de accesos
Cumplimiento normativo: GDPR, ISO, SOC
Estrategias de encriptación de datos en tránsito y reposo
Uso de etiquetas para clasificación de datos sensibles
Separación de entornos: dev, test, producción
Checklist de seguridad en proyectos Vertex AI

Tema 10: Casos de Uso Empresariales de Vertex AI

Predicción de demanda en retail
Análisis de clientes y segmentación avanzada
Mantenimiento predictivo en industria
Procesamiento de imágenes médicas
NLP aplicado a soporte al cliente
Forecasting financiero en banca
Análisis de riesgo crediticio
Personalización en plataformas de e-commerce
Optimización logística y de inventarios
Casos reales de Vertex AI en empresas líderes

Tema 11: Optimización de Costes y Recursos en Vertex AI

Estrategias de uso de GPUs y TPUs según necesidades
Ahorro de costes con preemptible VMs
Elección de regiones y zonas más económicas
Uso de escalado automático en endpoints
Limpieza de recursos no utilizados
Monitorización de consumo con Cloud Billing
Presupuestos y alertas de costes
Optimización en almacenamiento de datasets
Reducción de costes en pipelines
Mejores prácticas de eficiencia financiera

Tema 12: Integración de Vertex AI con el Ecosistema Google Cloud

BigQuery ML y Vertex AI
Looker Studio para visualización de predicciones
Cloud Functions para automatización de workflows
Dataflow para preprocesamiento de datos
Pub/Sub para procesamiento en tiempo real
Integración con Apigee para APIs empresariales
Vertex AI + GKE para despliegues avanzados
Integración con Google Workspace (ej. chatbots en Gmail/Chat)
APIs externas y Vertex AI Endpoints
Ecosistema completo de IA en Google Cloud

Tema 13: Migración y Actualización de Modelos en Vertex AI

Estrategias de migración desde entornos on-premise
Migración de modelos entrenados en TensorFlow/PyTorch
Uso de contenedores custom en Vertex AI
Versionado y compatibilidad de modelos
Validación de modelos en staging antes de producción
Migración desde AI Platform (servicio anterior)
Actualización a nuevas releases de Vertex AI
Estrategias de fallback en migraciones
Documentación y trazabilidad de migraciones
Buenas prácticas en proyectos de migración

Tema 14: Proyecto Final: IA Empresarial en Vertex AI

Selección de un caso de uso real de negocio
Diseño del pipeline completo de datos a predicción
Entrenamiento con AutoML y modelo personalizado
Despliegue de modelo en endpoint online
Implementación de monitorización y alertas
Optimización de costes del caso práctico
Validación de seguridad y cumplimiento
Documentación del flujo completo

Perfiles profesionales

Pensado para quienes deben dominar Vertex AI Platform en su día a día

Científicos de Datos

Buscan maximizar el impacto de sus modelos aplicando las capacidades de Vertex AI en GCP.

Ingenieros de Machine Learning

Quieren optimizar el ciclo de vida de sus proyectos ML con herramientas avanzadas de Google Cloud.

Arquitectos Cloud

Buscan integrar de manera eficiente soluciones de Vertex AI en la infraestructura corporativa.

Desarrolladores de Software

Aspiran a automatisar y escalar soluciones de inteligencia artificial en entornos empresariales.

Consultores de IT

Desean ofrecer a sus clientes soluciones innovadoras de IA utilizando Vertex AI de Google.

Analistas de Datos

Anhelan mejorar sus capacidades de análisis predictivo con las herramientas de Vertex AI.

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Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.

Hugo Gutiérrez

Analista Financiero

Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.

Luis Martínez

Administrativo

Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.

Elena Pérez

Responsable de Recursos Humanos

Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.

Alejandro Sánchez

Director de Operaciones

Hugo Gutiérrez

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Responsable de Recursos Humanos

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Alejandro Sánchez

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Alejandro Sánchez

Director de Operaciones

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