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Formazione Google Cloud nel perimetro del programma Training Partner, con corsi instructor-led e contenuti allineati ai riferimenti ufficiali Google Cloud.
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Corso TensorFlow on Google Cloud
formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Corso instructor-led dedicato all'uso di TensorFlow su Google Cloud per costruire, addestrare e distribuire modelli machine learning. Il percorso porta oltre l'uso di modelli predefiniti e lavora su TensorFlow e Keras, training, valutazione, miglioramento dell'accuratezza e preparazione di modelli utilizzabili su scala cloud.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
È consigliato aver completato Launching into Machine Learning o possedere conoscenze equivalenti su supervised learning, training, metriche e generalizzazione. Sono inoltre utili familiarità con Python e una comprensione di base di array, funzioni e manipolazione dei dati.
CorsoTensorFlow on Google Cloud
ChiamaCorso attivabile su richiesta
Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
Corso attivabile su richiesta
Segnalaci il tuo interesse: verifichiamo disponibilità del docente, formula e prima soluzione utile, senza alcun impegno.
Richiedi l’attivazioneRisultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Descrivere il ruolo di TensorFlow e Keras nel ciclo di sviluppo di un modello machine learning personalizzato.
Costruire un modello con Keras definendo input, layer, funzione di perdita, ottimizzatore e metriche.
Addestrare e valutare un modello distinguendo prestazioni sul training set e capacità di generalizzare su dati non visti.
Applicare tecniche di base per migliorare accuratezza e stabilità del modello attraverso iterazioni controllate.
Organizzare codice e dati in modo da rendere il training ripetibile e trasferibile verso risorse Google Cloud.
Preparare un modello TensorFlow per un utilizzo su scala maggiore e per i successivi passaggi di deployment e serving.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se vuoi passare dai concetti di machine learning alla costruzione concreta di modelli TensorFlow e Keras su Google Cloud
- conosci già i concetti fondamentali del machine learning e vuoi iniziare a costruire modelli personalizzati con TensorFlow
- vuoi usare Keras per definire reti neurali e comprendere il ciclo che collega dati, modello, training e valutazione
- devi imparare a migliorare l'accuratezza di un modello attraverso iterazioni controllate su architettura, dati e parametri
- vuoi preparare un modello perché possa essere addestrato e utilizzato in un ambiente Google Cloud più scalabile rispetto al solo notebook locale
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
È consigliato aver completato Launching into Machine Learning o possedere conoscenze equivalenti su supervised learning, training, metriche e generalizzazione. Sono inoltre utili familiarità con Python e una comprensione di base di array, funzioni e manipolazione dei dati.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione Google Cloud con docente
Dalla spiegazione tecnica alla configurazione operativa
Durante le lezioni live, concetti, architetture, comandi, console e attività laboratoriali vengono affrontati con il docente nel perimetro del singolo corso.
Se il corso contribuisce a una certificazione Google Cloud, il collegamento viene indicato con chiarezza; l'eventuale voucher d'esame è incluso solo quando espressamente indicato.
Lezione live con docente, spazio per domande e verifica dei passaggi tecnici.
Programma, destinatari, prerequisiti e durata sono presentati in modo chiaro prima dell’iscrizione.
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma e sviluppate sui contenuti del singolo percorso.
Il collegamento alle certificazioni viene presentato per il contributo effettivo del corso, senza sovrastimare la copertura.
Attività pratica integrata nel percorso Google Cloud.
Laboratori hands-on del corso
Laboratorio TensorFlow on Google Cloud
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Primo modello TensorFlow e KerasCostruzione di un modello Keras partendo da un dataset di esempio, definizione dei layer, compilazione e avvio del training con verifica delle metriche prodotte.
Training e valutazioneEsecuzione di più cicli di addestramento, confronto tra training e validation e lettura delle metriche per riconoscere miglioramenti reali e segnali di overfitting.
Miglioramento dell'accuratezzaIterazione su preprocessing, architettura e parametri del modello per osservare come le scelte progettuali influenzano qualità e stabilità delle predizioni.
Le esercitazioni fanno parte del percorso didattico e vengono contestualizzate dal docente durante la formazione live.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyGoogle CloudVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Dane WatsonDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Andrea MogliazzaDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Giovanni PerteghellaDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
John MorahDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
TensorFlow and Keras Foundations
- TensorFlow come libreria per calcolo numerico e machine learning su dispositivi locali e infrastrutture cloud
- Keras come API ad alto livello per definire e addestrare modelli
- Tensori, layer e flusso dei dati attraverso il modello
- Dal problema supervisionato alla struttura iniziale di una rete neurale
Build a Machine Learning Model
- Definizione di input, output e architettura del modello
- Scelta dei layer in relazione alla forma dei dati e all'obiettivo predittivo
- Compilazione del modello con loss, optimizer e metriche
- Organizzazione del codice per rendere l'esperimento leggibile e ripetibile
Train Models with TensorFlow
- Preparazione dei dati per il ciclo di training
- Batch, epoche e aggiornamento dei pesi durante l'ottimizzazione
- Monitoraggio della loss e delle metriche durante l'addestramento
- Gestione del ciclo di esperimenti senza confondere miglioramenti del training con qualità reale
Evaluate and Improve Accuracy
- Separazione tra training, validation e test
- Confronto delle metriche per individuare underfitting e overfitting
- Iterazione su struttura, parametri e preprocessing
- Criteri per scegliere il modello migliore sulla base di risultati ripetibili
Write Models for Scale
- Separazione tra codice del modello, configurazione e dati
- Pattern che rendono il training trasferibile da un notebook a risorse di calcolo più ampie
- Gestione degli artefatti prodotti dal training
- Considerazioni su ripetibilità, portabilità e utilizzo del modello in ambienti cloud
From Training to Deployment Readiness
- Salvataggio del modello e preparazione degli artefatti necessari al riuso
- Verifica delle dipendenze tra preprocessing e modello
- Controlli prima del passaggio a serving o pipeline di produzione
- Passi successivi verso deployment, osservabilità e sistemi ML di produzione su Google Cloud
Attività laboratoriali
- Primo modello TensorFlow e Keras: Costruzione di un modello Keras partendo da un dataset di esempio, definizione dei layer, compilazione e avvio del training con verifica delle metriche prodotte.
- Training e valutazione: Esecuzione di più cicli di addestramento, confronto tra training e validation e lettura delle metriche per riconoscere miglioramenti reali e segnali di overfitting.
- Miglioramento dell'accuratezza: Iterazione su preprocessing, architettura e parametri del modello per osservare come le scelte progettuali influenzano qualità e stabilità delle predizioni.
- Preparazione per il cloud: Riorganizzazione del workflow di training affinché modello, dipendenze e artefatti possano essere eseguiti e riutilizzati in un ambiente Google Cloud scalabile.
Per aziende, enti e team
Porta TensorFlow on Google Cloud nel tuo team
Il corso può essere organizzato per team aziendali mantenendo prerequisiti, programma tecnico e attività laboratoriali coerenti con il percorso formativo.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoGoogle Cloud.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
A chi è rivolto TensorFlow on Google Cloud?
È pensato per chi conosce già i concetti fondamentali del machine learning e vuole iniziare a costruire, addestrare e preparare per il cloud modelli personalizzati con TensorFlow e Keras.
Quale corso conviene seguire prima di TensorFlow on Google Cloud?
Launching into Machine Learning è una preparazione consigliata perché consolida supervised learning, training, metriche e generalizzazione. Sono inoltre utili familiarità con Python e manipolazione di dati e array.
Che cosa imparo concretamente nel corso TensorFlow on Google Cloud?
Il corso lavora su TensorFlow e Keras, definizione del modello, training, valutazione, miglioramento dell'accuratezza e organizzazione di modelli e artefatti per un utilizzo più scalabile su Google Cloud.
TensorFlow on Google Cloud comprende attività laboratoriali?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Primo modello TensorFlow e Keras, Training e valutazione. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
TensorFlow on Google Cloud prepara a una certificazione specifica?
Il corso sviluppa competenze importanti per ruoli machine learning, ma non viene presentato come percorso completo di preparazione a una singola certificazione Google Cloud.
Quanto dura TensorFlow on Google Cloud?
La formazione Vega è organizzata in 1 giornata live con docente, concentrata sulla costruzione, il training e la valutazione di modelli TensorFlow e Keras con attività pratiche.
Parliamo del tuo obiettivo
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