Об этом курсе
Специализация
100% онлайн

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Гибкие сроки

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Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 12 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 8–10 Stunden innerhalb einer Woche...
Доступные языки

Немецкий

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

Неделя
1
Часов на завершение
7 минуты на завершение

Einführung

Zum Schreiben von Programmen für maschinelles Lernen verwenden wir TensorFlow. Dieser Kurs bietet daher eine Einführung in das Tool. Im ersten Kurs haben Sie erfahren, wie Sie geschäftliche Herausforderungen in Aufgaben für das maschinelle Lernen umformulieren. Sie haben gelernt, wie maschinelles Lernen in der Praxis funktioniert und wie Sie verwertbare Datasets erstellen. Nachdem Sie die benötigten Daten erfasst haben, können Sie mit dem Schreiben von ML-Programmen beginnen....
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2 видео ((всего 7 мин.))
Video2 видео
Einführung in Qwiklabs5мин
Часов на завершение
3 ч. на завершение

Kernkonzept von TensorFlow

Dies ist eine Einführung in die Hauptkomponenten von TensorFlow und Sie lernen in praktischen Übungen, wie Sie ein ML-Programm erstellen. Außerdem vergleichen und schreiben Sie Programme für verzögerte Bewertungen sowie erforderliche Programme, arbeiten mit Graphen, Sitzungen und Variablen und beheben schließlich Fehler in TensorFlow-Programmen. ...
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19 видео ((всего 72 мин.)), 4 тестов
Video19 видео
Was ist TensorFlow?2мин
Vorteile von gerichteten Graphen5мин
TensorFlow API-Hierarchie3мин
Verzögerte Bewertung4мин
Graph und Sitzung4мин
Tensoren auswerten2мин
Graphen visualisieren2мин
Tensoren6мин
Variablen6мин
Lab-Einführung: Low-Level-TensorFlow-Programme schreiben16s
Lösungen für das Lab8мин
Einführung5мин
Formprobleme3мин
Formprobleme lösen2мин
Probleme mit Datentypen1мин
Fehlerbehebung bei Vollprogrammen4мин
Einführung: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen15s
Demo: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen3мин
Quiz3 практического упражнения
Was ist TensorFlow?2мин
Graph und Sitzung8мин
Kernkonzept von TensorFlow20мин
Неделя
2
Часов на завершение
4 ч. на завершение

Estimator API

In diesem Modul wird die Estimator API erläutert....
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18 видео ((всего 67 мин.)), 4 тестов
Video18 видео
Estimator API3мин
Vorgefertigte Estimators5мин
Demo: Modell über Hauspreise1мин
Prüfpunktausführung1мин
Datensätze im Speicher trainieren2мин
Lab-Einführung: Estimator API39s
Lösungen für das Lab: Estimator API10мин
Mit Dataset API große Datensätze trainieren8мин
Lab-Einführung: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren35s
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren5мин
Große Aufträge, verteiltes Training6мин
Mit TensorBoard überwachen3мин
Demo: TensorBoard-Benutzeroberfläche28s
Bereitstellungseingabefunktion5мин
Zusammenfassung Estimator API1мин
Lab-Einführung: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen51s
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen7мин
Quiz1 практическое упражнение
Estimator API18мин
Неделя
3
Часов на завершение
2 ч. на завершение

TensorFlow-Modelle mit CMLE skalieren

In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie Ihr TensorFlow-Modell in der verwalteten Infrastruktur der GCP durch maschinelles Lernen trainieren und bereitstellen....
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6 видео ((всего 29 мин.)), 2 тестов
Video6 видео
Gründe für die Cloud Machine Learning Engine6мин
Modelle trainieren2мин
Trainingsjobs überwachen und bereitstellen2мин
Lab-Einführung: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren50s
Lösungen für das Lab: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren16мин
Quiz1 практическое упражнение
Cloud MLE10мин
Часов на завершение
2 минуты на завершение

Zusammenfassung

Hier fassen wir die bisher in diesem Kurs behandelten TensorFlow-Themen zusammen. Wir gehen noch einmal auf den Kerncode von TensorFlow und die Estimator API ein. Den Abschluss bildet die Skalierung Ihrer Modelle für maschinelles Lernen mit Cloud Machine Learning Engine....
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1 видео ((всего 2 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 auf Deutsch'

>>> 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 <<< *** Google Cloud und Kaggle möchten Sie einladen, an unserem New York City Taxitarif-Ratespielwettbewerb teilzunehmen, der gerade stattfindet. Weitere Informationen finden Sie unter: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction*** 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....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

Часто задаваемые вопросы

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