Об этом курсе

Недавно просмотрено: 43,629
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow

Прибл. 19 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Leverage built-in datasets with just a few lines of code

  • Use APIs to control how you split your data

  • Process all types of unstructured data

Приобретаемые навыки

TensorflowMachine Learning
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow

Прибл. 19 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Преподаватели

от партнера

Логотип deeplearning.ai

deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

5 ч. на завершение
14 видео ((всего 27 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
14 видео
Introduction1мин
Popular datasets2мин
Data pipelines58
Extract, transform, load3мин
Versioning datasets2мин
Looking at the notebook1мин
Introduction43
Legacy API and Subsplits5мин
Splits API (S3)2мин
Introduction22
Legacy API in code1мин
Splits API (S3) in code1мин
Week 1 wrap up43
2 материала для самостоятельного изучения
Downloading the Coding Examples and Exercises10мин
Try out the notebook yourself10мин
1 практическое упражнение
Week 1 Quiz
Неделя
2

Неделя 2

6 ч. на завершение

Exporting your data into the training pipeline

6 ч. на завершение
21 видео ((всего 44 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
21 видео
Introduction22
Input data1мин
Basic mechanics2мин
Numeric and bucketized columns2мин
Vocabulary and hashed columns, feature crossing2мин
Embedding columns2мин
Introduction24
Notebook walkthrough4мин
Introduction19
Numpy, Pandas and Images2мин
CSV3мин
Text and TFRecord1мин
Generators1мин
Introduction17
Notebook walkthrough4мин
Introduction1мин
Numpy and Pandas2мин
Images1мин
CSV4мин
Text2мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Link to the notebook10мин
Link to the CNN course10мин
Link to the notebook10мин
CSV: colab10мин
Link to the tokenization10мин
1 практическое упражнение
Week 2 Quiz
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Performance

4 ч. на завершение
11 видео ((всего 20 мин.))
11 видео
Introduction36
ETL2мин
What happens when you train a model2мин
Introduction25
Caching58
Parallelism APIs2мин
Autotuning2мин
Parallelizing data extraction2мин
Best practices for code improvements3мин
A few words by Laurence34
1 практическое упражнение
Week 3 Quiz
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Publishing your datasets

5 ч. на завершение
11 видео ((всего 24 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
11 видео
Introduction44
How to start using a dataset2мин
Implementation4мин
File access and possible problems in data3мин
Publishing the dataset3мин
Introduction18
Going through the colab (1)2мин
Going through the colab (2)2мин
Closing words14
A conversation with Andrew Ng1мин
2 материала для самостоятельного изучения
URLs10мин
Link to the colab10мин
1 практическое упражнение
Week 4 Quiz

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DATA PIPELINES WITH TENSORFLOW DATA SERVICES

Посмотреть все отзывы

Специализация TensorFlow: Data and Deployment: общие сведения

Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models. In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more. Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever. This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment....
TensorFlow: Data and Deployment

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.