Об этом курсе

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 6 часов на выполнение
Немецкий
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 6 часов на выполнение
Немецкий
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

от партнера

Логотип Google Cloud

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

14 минут на завершение

Einführung

14 минут на завершение
1 видео ((всего 4 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
1 видео
1 материал для самостоятельного изучения
Kursressourcen herunterladen10мин
1 ч. на завершение

ML in der Praxis

1 ч. на завершение
10 видео ((всего 62 мин.))
10 видео
Betreutes Lernen5мин
Regression und Klassifizierung11мин
Kurzer Rückblick auf ML: Lineare Regression7мин
Kurzer Rückblick auf ML: Perzeptron5мин
Kurzer Rückblick auf ML: Neuronale Netzwerke7мин
Kurzer Rückblick auf ML: Entscheidungsbäume5мин
Kurzer Rückblick auf ML: Kernel-Methoden4мин
Kurzer Rückblick auf ML: Random Forests4мин
Kurzer Rückblick auf ML: Moderne neuronale Netzwerke8мин
1 практическое упражнение
Modul-Quiz6мин
1 ч. на завершение

Optimierung

1 ч. на завершение
13 видео ((всего 61 мин.))
13 видео
ML-Modelle definieren4мин
Einführung in das Dataset "Natality"6мин
Einführung in Verlustfunktionen6мин
Gradientenverfahren5мин
Fehlerbehebung bei einer Verlustkurve2мин
Probleme mit ML-Modellen6мин
Lab: Einführung in TensorFlow Playground6мин
Lab: TensorFlow Playground für Fortgeschrittene3мин
Lab: Mit neuronalen Netzwerken arbeiten6мин
Fehlerbehebung bei einer Verlustkurve1мин
Leistungsmesswerte3мин
Wahrheitsmatrix5мин
1 практическое упражнение
Modul-Quiz6мин
3 ч. на завершение

Generalisierung und Stichprobenerhebung

3 ч. на завершение
9 видео ((всего 64 мин.))
9 видео
Generalisierung und ML-Modelle6мин
Wann das Modelltraining beendet werden sollte5мин
Wiederholbare Beispiele in BigQuery erstellen6мин
Demo: Datasets in BigQuery aufteilen8мин
Einführung in das Lab1мин
Lösungsübersicht für das Lab9мин
Einführung in das Lab2мин
Lösungsübersicht für das Lab23мин
1 практическое упражнение
Modul-Quiz12мин
3 минуты на завершение

Zusammenfassung

3 минуты на завершение
1 видео ((всего 3 мин.))
1 видео

Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch: общие сведения

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

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • 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.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.