Об этом курсе
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100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 Lernwoche, 8–10 Stunden/Woche...

Немецкий

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
27 минуты на завершение

Einführung in die Spezialisierung

Hier wird eine Einführung in die Spezialisierung geboten und es werden die Google-Experten vorgestellt, die dieses Thema unterrichten....
4 видео ((всего 11 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Programm für die Spezialisierung5мин
Was spricht für Google?1мин
Was spricht für Google Cloud?2мин
1 материала для самостоятельного изучения
Kursressourcen herunterladen10мин
1 практического упражнения
Modul 1 – Quiz6мин
1 ч. на завершение

Was bedeutet "künstliche Intelligenz"?

Sie erfahren, was gemeint ist, wenn wir sagen, dass Google auf künstliche Intelligenz setzt und wie dies in der Praxis aussieht....
17 видео ((всего 52 мин.)), 1 тест
17 видео
Die beiden Phasen des ML3мин
ML bei Google-Produkten5мин
Demo: ML bei Google Fotos1мин
Google Übersetzer und Gmail1мин
Heuristische Regeln ersetzen5мин
Daten im Mittelpunkt3мин
Lab-Einführung: Ein ML-Problem beschreiben1мин
Lab-Nachbesprechung4мин
Demo: ML bei Anwendungen2мин
Vortrainierte Modelle3мин
Entwicklung des ML-Marketplace2мин
Eine Datenstrategie5мин
Mit Datenverzerrungen umgehen5мин
Eine ML-Strategie1мин
Gestalten Sie Ihr Unternehmen um2мин
Lab-Einführung: ML-Anwendungsbeispiel26
1 практического упражнения
Modul 2 – Quiz6мин
1 ч. на завершение

Maschinelles Lernen bei Google

In diesem Modul geht es um das organisatorische Know-how, das sich Google über die Jahre angeeignet hat....
6 видео ((всего 36 мин.)), 1 тест
6 видео
Die ML-Überraschung4мин
Die geheime Zutat8мин
ML und Geschäftsprozesse6мин
Der Weg zu ML10мин
Deep Dive: Phasenenden4мин
1 практического упражнения
Modul 3 – Quiz6мин
1 ч. на завершение

Inklusives maschinelles Lernen

In diesem Modul erfahren Sie, warum Systeme für maschinelles Lernen standardmäßig nicht fair sind und was Sie beachten sollten, wenn Sie in Ihren Produkten maschinelles Lernen nutzen....
7 видео ((всего 27 мин.)), 1 тест
7 видео
Maschinelles Lernen und menschliche Vorurteile2мин
Messwerte zur Evaluierung einbeziehen3мин
Statistische Messungen und annehmbare Kompromisse4мин
Chancengleichheit6мин
Entscheidungen simulieren3мин
Fehler im Dataset mit Attributen finden4мин
1 практического упражнения
Modul 4 – Quiz6мин
5 ч. на завершение

Python-Notebooks in der Cloud

In diesem Modul geht es um Cloud Datalab, die Entwicklungsumgebung, die Sie für dieses spezielle Thema verwenden....
22 видео ((всего 81 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
22 видео
Cloud Datalab1мин
Demo: Cloud Datalab1мин
Entwicklung2мин
Demo: Rehosting von Cloud Datalab3мин
Mit verwalteten Diensten arbeiten2мин
Berechnung und Speicherung4мин
Einführung in Qwiklabs3мин
Lab-Nachbesprechung11мин
Cloud shell2мин
Dritte Generation der Cloud: Vollständig verwaltete Dienste1мин
Dritte Generation der Cloud: Serverlose Datenanalyse2мин
Dritte Generation der Cloud: BigQuery und Cloud Datalab52
Lab-Einführung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery1мин
Lab-Nachbesprechung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery11мин
ML, keine Regeln2мин
API in Aktion3мин
Video Intelligence API3мин
Cloud Speech API3мин
Übersetzung und NL4мин
Lab: Einführung in vortrainierte ML-APIs49
Lab-Lösungen9мин
1 материала для самостоятельного изучения
Einführung zum Lab "VM mieten"10мин
1 практического упражнения
Modul 5 – Quiz6мин
4 минуты на завершение

Übersicht

...
1 видео ((всего 4 мин.))
1 видео

Преподаватели

О Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

О специализации ''Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch'

Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Was sind die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum darf keine dieser Phasen übersprungen werden? Warum sind neuronale Netze gerade so beliebt? Wie können Sie ein Projekt für betreutes Lernen gestalten und mithilfe des Gradientenverfahrens und sinnvoll erstellten Datasets eine gute, generalisierbare Lösung finden? In diesem Kurs lernen Sie, verteilte Modelle für ML zu schreiben, die in TensorFlow skaliert werden, das Training dieser Modelle horizontal zu skalieren und leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen. Wir gehen darauf ein, wie Sie Rohdaten so in Merkmale umwandeln, dass ML wichtige Eigenschaften dieser Daten erlernen kann und menschliche Einblicke in das Problem zulässt. Schließlich lernen Sie, die richtige Mischung aus Parametern zu verwenden, um präzise und generalisierte Modelle zu erstellen, und Sie erhalten eine Einführung in die Theorie zum Lösen bestimmter Arten von ML-Problemen. Auf diese Weise gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von ML. Zuerst erstellen Sie eine auf ML ausgerichtete Strategie. Dann fahren Sie mit Modelltraining, Optimierung und Produktentwicklung fort. Hierbei helfen Ihnen praxisorientierte Labs der Google Cloud Platform. >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

Часто задаваемые вопросы

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