Об этом курсе
Специализация
100% онлайн

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Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 4 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 semaine (8 à 10 heures)...
Доступные языки

Французский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...
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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
17 минуты на завершение

Introduction de la spécialisation

Présentation de la spécialisation et des experts Google qui s'occupent de la formation...
Reading
4 видео ((всего 11 мин.)), 1 тест
Video4 видео
Programme de la spécialisation5мин
Pourquoi choisir Google ?1мин
Pourquoi choisir Google Cloud ?2мин
Quiz1 практическое упражнение
Questionnaire du module 16мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Le rôle central de l'intelligence artificielle

Dans ce module, vous allez découvrir comment Google donne la priorité à l'intelligence artificielle dans sa stratégie d'entreprise et comment ce concept se traduit en pratique....
Reading
17 видео ((всего 52 мин.)), 1 тест
Video17 видео
Les deux étapes du ML3мин
Utilisation du ML dans les produits Google5мин
Démonstration : Utilisation du ML dans Google Photos1мин
Google Traduction et Gmail1мин
Remplacer des règles heuristiques5мин
Priorité aux données3мин
Présentation de l'atelier : Cerner un problème de ML1мин
Explication de l'atelier4мин
Démonstration : Utilisation du ML dans des applications2мин
Modèles pré-entraînés3мин
Évolution constante du marché du ML2мин
Stratégie de données5мин
Décalage entre les données d'entraînement et de diffusion5мин
Stratégie de ML1мин
Transformez votre entreprise2мин
Introduction au lab : Cas d'utilisation du ML26s
Quiz1 практическое упражнение
Questionnaire du module 26мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Le machine learning chez Google

Ce module présente le savoir-faire organisationnel acquis par Google au fil des années....
Reading
6 видео ((всего 36 мин.)), 1 тест
Video6 видео
Les surprises du ML4мин
L'ingrédient secret du ML8мин
Le ML et les processus commerciaux6мин
Transition vers le ML10мин
Récapitulatif des cinq phases du ML4мин
Quiz1 практическое упражнение
Questionnaire du module 36мин
Часов на завершение
1 ч. на завершение

Le machine learning inclusif

Dans ce module, nous expliquons pourquoi les systèmes de machine learning ne sont pas inclusifs par défaut, et nous indiquons les éléments que vous devez garder à l'esprit lorsque vous intégrez le ML à vos produits....
Reading
7 видео ((всего 27 мин.)), 1 тест
Video7 видео
Machine learning et biais humains2мин
Évaluation des métriques pour l'inclusion3мин
Mesures statistiques et compromis acceptables4мин
Égalité des chances6мин
Simuler des prises de décision3мин
Rechercher des erreurs dans un ensemble de données à l'aide de Facets4мин
Quiz1 практическое упражнение
Questionnaire du module 46мин
Часов на завершение
5 ч. на завершение

Blocs-notes Python dans le cloud

Ce module concerne Cloud Datalab, l'environnement de développement que vous allez utiliser dans le cadre de cette spécialisation....
Reading
22 видео ((всего 81 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
Video22 видео
Cloud Datalab1мин
Démonstration : Cloud Datalab1мин
Processus de développement2мин
Démonstration : transfert d'hébergement d'un bloc-notes Cloud Datalab3мин
Utiliser des services gérés2мин
Calcul et stockage4мин
Présentation de Qwiklabs3мин
Explication de l'atelier11мин
Cloud Shell2мин
Troisième évolution du cloud : services entièrement gérés1мин
Troisième évolution du cloud : analyse des données sans serveur2мин
Troisième évolution du cloud : BigQuery et Cloud Datalab52s
Présentation de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery1мин
Explication de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery11мин
L'intelligence du ML2мин
API Vision en action3мин
API Video Intelligence3мин
API Cloud Speech3мин
Traduction avec l'API Natural Language4мин
Présentation de l'atelier : API de ML pré-entraînées49s
Explication de l'atelier9мин
Reading1 материал для самостоятельного изучения
Présentation de l'atelier sur la location d'une VM10мин
Quiz1 практическое упражнение
Questionnaire du module 56мин
Часов на завершение
4 минуты на завершение

Récapitulatif

...
Reading
1 видео ((всего 4 мин.))
Video1 видео

Преподаватель

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 '

Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML. Vous expérimenterez le ML de bout en bout en commençant par créer une stratégie centrée sur le ML, puis en progressant dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de production de modèles grâce à des ateliers pratiques faisant appel à Google Cloud Platform....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Часто задаваемые вопросы

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