Il nostro obiettivo è rendere Google Cloud il posto migliore per gli sviluppatori e Google I/O è uno dei nostri modi preferiti per trascorrere tempo di qualità con la comunità di sviluppatori per comprenderne meglio esigenze e sfide. Durante l'I/O, abbiamo presentato una serie di sessioni di approfondimento volte a supportarti mentre crei su Google Cloud, tutte registrate in modo che chiunque, non solo i partecipanti all'I/O, possa acquisire maggiori informazioni e migliorare le proprie competenze.
Di seguito sono riportate cinque delle nostre sessioni preferite su Google Cloud di quest'anno. Le abbiamo ordinate in base al livello (da base ad avanzato), in modo che tu possa avanzare al tuo ritmo. Inizia con le basi, quindi affronta argomenti di livello esperto come la creazione di un modello di machine learning.
1.
Google Cloud Platform (GCP) EssentialsDall'elaborazione allo storage fino ai database, per non parlare di strumenti di integrazione continua, DevOps e machine learning, Google Cloud offre innumerevoli opzioni, ma non tutti sanno da dove iniziare. Questa sessione offre una panoramica completa di GCP e ti consentirà di comprendere gli strumenti disponibili per soddisfare le tue esigenze e di capire come iniziare.
2.
Code, Build, Run, and Observe with Google CloudLa creazione di ottimi servizi di backend richiede strumenti e infrastrutture ottimali e il nostro obiettivo con GCP è sempre stato quello di offrire agli sviluppatori le risorse di cui hanno bisogno per creare. Questa sessione offre una panoramica dei prodotti GCP che semplificano la programmazione, la creazione, l'esecuzione e l'osservazione delle applicazioni e dei servizi con Google Cloud.
3.
Making the Right Decisions for Your Serverless ArchitectureNon vedi l'ora di creare un servizio end-to-end completo interamente su tecnologie serverless? Ci sono molte cose che devi ricordare durante la creazione. Questa sessione spiega il processo di pensiero e la metodologia che utilizziamo all'interno di Google e introduce i limiti del lavoro in ambienti senza persistenza.
4.
Train Custom Machine Learning Models with No Data Science ExpertiseVuoi creare modelli di machine learning personalizzati di alta qualità ma non sei un esperto di ML? Cloud AutoML sfrutta la tecnologia di ricerca dell'architettura neurale all'avanguardia di Google per aiutarti a fare esattamente questo. Vedi come creare e distribuire con AutoML Tables, AutoML Video Intelligence e AutoML Natural Language e scopri come se la caverebbe AutoML se partecipasse a competizioni di data science.
5.
Live Coding a Machine Learning Model from ScratchDi gran lunga la nostra sessione cloud più popolare all'I/O di quest'anno, la developer advocate
Sara Robinson ti porta da un notebook Colab vuoto a utilizzare TensorFlow e Keras per programmare un modello, per poi addestrarlo, distribuirlo sulla piattaforma AI Cloud per il serving, fino alla generazione di previsioni. È la sessione ideale per chiunque sia interessato a creare un modello di machine learning usando il notebook Jupyter e a pubblicare il modello in produzione con facilità.
Vuoi di più? Puoi trovare le registrazioni di tutte le nostre sessioni su Google Cloud all'I/O
qui.
