Name: Intro to TensorFlow 日本語版
Rating: 3.8

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

3.8

звезд

Оценки: 12

Google Cloud Training

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

Об этом курсе

このコースの目的は、柔軟で手軽な TensorFlow 2.x と Keras を使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、およびデプロイすることです。TensorFlow 2.x API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネントを実践演習で理解します。データセットと特徴列の扱い方について学びます。TensorFlow 2.x 入力データ パイプラインの設計と作成の方法について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。
Keras Sequential API と Keras Functional API を使用してディープ ラーニング モデルを作成する方法を学びます。活性化関数、損失、および最適化について学びます。Jupyter ノートブックの実践演習では、基本的な線形回帰、基本的なロジスティック回帰、および高度なロジスティック回帰の機械学習モデルを作成できます。Cloud AI Platform での大規模な機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、および本稼働の方法について学びます。

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Курс 3 из 5 в программе

Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Средний уровень

Прибл. 19 часов на выполнение

Японский

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Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

7 минут на завершение

コースの概要

これは TensorFlow 2.x の入門コースです。TensorFlow 2.x では手軽な Keras を活用して機械学習モデルを作成できます。このコースでは、TensorFlow 2.x 入力データパイプラインの設計と作成、TensorFlow 2.x と Keras を使用した機械学習モデルの作成、機械学習モデルの精度向上、大規模に使用する機械学習モデルの記述について取り上げます。

7 минут на завершение

2 видео ((всего 7 мин.))

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

TensorFlow の概要

3 ч. на завершение

5 видео ((всего 22 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов

5 видео

TensorFlow の概要6мин

TensorFlow API の階層4мин

TensorFlow のコンポーネント: TensorFlow と変数8мин

ラボの概要「Introduction to Tensors and Variables」1мин

ラボの概要「Writing low-level TensorFlow programs」43

1 материал для самостоятельного изучения

Reading10мин

3 практических упражнения

TensorFlow の概要15мин

API 階層15мин

テンソルと変数15мин

Неделя

Неделя 3

8 ч. на завершение

TensorFlow 入力データパイプラインの設計と作成

8 ч. на завершение

10 видео ((всего 25 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 9 тестов

10 видео

概要4мин

インメモリ処理とファイル処理3мин

モデルトレーニング用データの準備6мин

ラボの概要「Load CSV and NumPy Data」28

ラボの概要「Loading Image Data」54

ラボの概要「Feature Columns」37

オプションのラボの概要「TFRecord and tf.Example」1мин

tf.data API を使用した大規模なデータセットに関するトレーニング4мин

ラボの概要「Manipulating data with Tensorflow Dataset API」34

オプションのラボの概要「Feature Analysis Using TensorFlow Data Validation and Facets」1мин

1 материал для самостоятельного изучения

Readings15мин

3 практических упражнения

練習問題: モデルトレーニング用データの準備15мин

tf.data API を使用した大規模なデータセットのトレーニング15мин

データパイプラインの設計と作成15мин

Неделя

Неделя 4

4 ч. на завершение

Tensorflow 2 と Keras Sequential API を使用したニューラルネットワークのトレーニング

このモジュールでは、Keras Sequential API を使用して TensorFlow モデルを記述することを学びます。ただし、モデルの記述の前に、活性化関数、損失、および最適化について学びます。次に、Keras Sequential API を使用してディープラーニングモデルを作成する方法を学びます。クラウドに予測モデルをデプロイする方法についても学びます。

4 ч. на завершение

5 видео ((всего 23 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов

5 видео

概要31

アクティベーション関数8мин

アクティベーション関数: バックプロパゲーションで回避すべきこと5мин

Keras Sequential API を使用したニューラルネットワーク7мин

ラボの概要「Keras Sequential API」21

1 материал для самостоятельного изучения

Readings10мин

2 практических упражнения

活性化関数15мин

TF2 と Keras を使用したニューラルネットワーク15мин

Неделя

Неделя 5

3 ч. на завершение

Tensorflow 2 と Keras Functional API を使用したニューラルネットワークのトレーニング

Sequential モデル API はほとんどのディープラーニングモデルの開発に適していますが、制約がいくつかあります。その一例を挙げると、入力ソースが複数あるモデル、出力先が複数になるモデル、レイヤを再利用するモデルを定義するのは単純ではありません。Keras Functional API は tf.keras.Sequential API より柔軟にモデルを作成する手段です。Functional API は非線形トポロジのモデル、レイヤを共有するモデル、入力または出力が複数あるモデルに対応できます。Keras Functional API ではモデルを柔軟に定義できます。特に、入力または出力が複数あるモデルや、レイヤを共有するモデルを定義できます。アドホックの非巡回ネットワークグラフを定義することもできます。大抵のディープラーニングモデルの主な目的は、レイヤの有向非巡回グラフ（DAG）です。Functional API はレイヤのグラフを作成する手段です。モデルのパフォーマンス向上に役立つ正則化についても学びます。

3 ч. на завершение

6 видео ((всего 29 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов

6 видео

Keras Functional API を使用したニューラルネットワーク9мин

正則化: 基礎4мин

正則化: L1、L2、および早期打ち切り5мин

正則化: ドロップアウト5мин

クラウドでのモデル提供3мин

ラボの概要「Keras Functional API」38

1 материал для самостоятельного изучения

Readings1ч

3 практических упражнения

Keras Functional API15мин

正則化15мин

クラウドでのモデル提供15мин

Неделя

Неделя 6

1 ч. на завершение

まとめ

1 ч. на завершение

1 видео ((всего 8 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

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

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Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.
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После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.
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