Link：machine-learning-engineer-learning-path
Google Cloud的機器學習工程師學習路徑是一套精選的線上課程和實驗，旨在幫助學習者獲得Google Cloud技術實操經驗，掌握機器學習系統的設計、構建、投產、最佳化、運轉和維護等關鍵技能。完成此學習路徑後，學習者可以進一步考取Google Cloud機器學習工程師認證，為職業發展打下堅實基礎。
需求人群：
"適用於希望在Google Cloud平臺上構建和部署機器學習解決方案的個人或團隊，特別是資料科學家、AI開發者和機器學習工程師。"
使用場景示例：
使用Vertex AI AutoML無程式碼構建機器學習模型
透過TensorFlow和Keras設計並最佳化機器學習模型
在企業環境中應用機器學習工作流程解決實際問題
利用MLOps工具和實踐部署和管理生產級機器學習系統
產品特色：
Google Cloud平臺基本功能操作
AI和機器學習服務介紹
資料質量提升與探索性資料分析
使用Vertex AI AutoML構建、訓練和部署機器學習模型
TensorFlow和Keras模型設計
機器學習模型準確性提升
機器學習模型規模化使用
特徵工程
企業級機器學習工作流程
生產級機器學習系統實施
電腦視覺基礎
自然語言處理
推薦系統構建
機器學習運營(MLOps)入門
MLOps工具與實踐
機器學習管道構建
為ML API準備資料
在Vertex AI上構建和部署機器學習解決方案