Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版'

4.5
звезд
Оценки: 131

Google Cloud Training

2 752 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版Google Cloud

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 2 936

機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google は機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。
次に、候補となるユースケースを機械学習を利用できるように変換する 5 つの段階について説明し、こうした段階を省略しないことの重要性について検討します。最後に、機械学習によって増幅される可能性のあるバイアスと、それを認識する方法について確認します。
 
 >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり、Qwiklabs の利用規約（https://qwiklabs.com/terms_of_service）に同意したことになります。<<<

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 5 в программе

Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Средний уровень

Прибл. 8 часов на выполнение

Японский

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 5 в программе

Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Средний уровень

Прибл. 8 часов на выполнение

Японский

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,5/5 (оценок: 26)

Google Cloud Training

1 836 461 учащийся

992 курса

от партнера

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.

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

23 минуты на завершение

コースの概要

23 минуты на завершение

3 видео ((всего 7 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест

4 ч. на завершение

AI ファーストとは

4 ч. на завершение

23 видео ((всего 98 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов

23 видео

AI ファーストとは58

ML の 2 つの段階3мин

Google のサービスにおける機械学習5мин

Google フォトの機械学習51

Google 翻訳と Gmail1мин

ヒューリスティックルールの置き換え4мин

事前トレーニング済みモデル3мин

Sara Robinson と機械学習について学習する（単なるルールではない ML）2мин

Vision API の実用例3мин

Video Intelligence API3мин

Cloud Speech-to-Text API3мин

翻訳と NL44мин

Text-to-Speech4мин

DialogFlow9мин

ラボの概要: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要49

ラボでのソリューション: 機械学習 API を呼び出す9мин

機械学習にはデータが最重要3мин

データ戦略5мин

トレーニング / サービングスキュー5мин

機械学習のトレーニングフェーズ13мин

ラボの概要 - ML の問題のフレーム化1мин

ラボのまとめ4мин

デモ: アプリケーションにおける ML1мин

1 материал для самостоятельного изучения

AI ファーストとは10мин

3 практических упражнения

AI ファーストの概要10мин

事前トレーニング済み機械学習 API10мин

機械学習にはデータが最重要10мин

1 ч. на завершение

Google の ML の取り組み

1 ч. на завершение

7 видео ((всего 29 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

ML 戦略1мин

ビジネスの変革2мин

概要40

ML の意外性4мин

秘訣8мин

ML とビジネスプロセス6мин

フェーズの終了についての詳細な説明4мин

1 материал для самостоятельного изучения

Google の ML の取り組み10мин

2 практических упражнения

ビジネスの変革6мин

Google の ML の取り組み8мин

1 ч. на завершение

インクルーシブ ML

1 ч. на завершение

6 видео ((всего 25 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест

6 видео

ML と人間のバイアス2мин

包括性の評価指標3мин

統計的判断指標と許容されるトレードオフ4мин

機会均等6мин

判断のシミュレーション3мин

Facets を使用したデータセット内のエラーの検出4мин

1 материал для самостоятельного изучения

インクルーシブ ML10мин

1 практическое упражнение

インクルーシブ ML14мин

2 ч. на завершение

クラウドの Python ノートブック

2 ч. на завершение

7 видео ((всего 17 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

モジュールの概要2мин

AI Platform Notebooks1мин

デモ: AI Platform Notebooks3мин

開発プロセス2мин

コンピューティングとストレージ4мин

ラボの概要: AI Platform Notebooks と BigQuery を使用したデータの分析1мин

ラボのまとめ: AI Platform Notebooks と BigQuery を使用したデータの分析1мин

2 материала для самостоятельного изучения

AI Platform Notebooks10мин

クラウドの Python ノートブック10мин

1 практическое упражнение

クラウドの Python ノートブック6мин

4 минуты на завершение

まとめ

4 минуты на завершение

1 видео ((всего 4 мин.))

Рецензии

4.5

Рецензии: 24

5 stars
60,30 %
4 stars
31,29 %
3 stars
7,63 %
2 stars
0,76 %

Лучшие отзывы о курсе HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版

от партнера KM3 окт. 2018 г.

分かりやすく、為になり、楽しめた。良いコースだと思う。講習ビデオは短くまとまっているので、家事の合間でも自分のペースで進める事ができる。

от партнера DA10 мая 2020 г.

講義は、経験に基づいて何が重要かを語っていて参考になりました。

ラボを用いた実習も、楽しかったです。

от партнера SI8 сент. 2019 г.

途中で1つも進めていないセッションML on GCP C1-Analyzing data using Dtalab and BigQueryが1日の作業量を超過したという理由で使えなくなり進行に支障がでましたが、それ以外は順調に教育を進める事ができ、Machine Learningの基礎を理解する事ができました。

от партнера NS12 янв. 2019 г.

ビジネスで機械学習のソリューションを提供することを検討しているのであれば、是非受講してほしいと思います。プロジェクトを遂行する上で、重要な情報がたくさん提供されています。

私も、ここで学んだ情報を、実務に反映していきたいと思います。

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版: общие сведения

機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラルネットワークに注目が集まっているのでしょうか。

問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。さらに、機械学習（ML）がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。最後に、正確で一般化されたモデルを生成し、特定の ML 問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。まず ML 集中型の戦略の構築から始め、その後 Google Cloud Platform のハンズオンラボを通じてモデルのトレーニング、最適化、本稼働まで、ML に関する手順全体を実習します。

Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
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.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

How Google does Machine Learning 日本語版

Об этом курсе