Специализация: общие сведения
Только онлайн-курсы

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 1 месяца на выполнение

Около 12 ч/неделю
Доступные языки

Французский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...
Только онлайн-курсы

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 1 месяца на выполнение

Около 12 ч/неделю
Доступные языки

Французский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Специализация: принцип работы

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

How Google does Machine Learning en Français

5.0
Оценки: 1
Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Google adopte une approche particulière du machine learning qui s'appuie non seulement sur les données, mais également sur la logique. Nous expliquerons l'intérêt que présente cette conception pour la création d'un pipeline de modèles de ML. Ensuite, nous examinerons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation devant être traité à l'aide du machine learning et étudierons pourquoi chaque étape est importante. Enfin, nous identifierons les biais que le machine learning est susceptible d'amplifier et apprendrons à les repérer....
Курс2

Launching into Machine Learning en Français

Après avoir présenté un historique du machine learning, nous étudierons pourquoi les réseaux de neurones sont aujourd'hui parfaitement adaptés à diverses problématiques. Nous apprendrons ensuite à définir un problème d'apprentissage supervisé et à trouver une solution adaptée à l'aide d'une descente de gradient. Ce processus implique la création d'ensembles de données permettant la généralisation. Nous examinerons comment procéder à cette opération de façon reproductible de sorte que l'expérimentation soit possible. Objectifs du cours : Déterminer pourquoi le deep learning est désormais si courant Optimiser et évaluer des modèles en utilisant des fonctions de perte et des statistiques de performances Corriger les problèmes courants liés au machine learning Créer des ensembles de données de formation, d'évaluation et de test reproductibles et évolutifs...
Курс3

Intro to TensorFlow en Français

Ce cours présente l'approche TensorFlow de bas niveau et dresse la liste des concepts et API nécessaires pour la rédaction de modèles de machine learning distribués. Nous verrons comment appliquer une évolutivité horizontale à l'entraînement d'un modèle TensorFlow afin d'offrir des prédictions très pertinentes avec Cloud Machine Learning Engine. Objectifs du cours : Créer des modèles de machine learning dans TensorFlow Utiliser les bibliothèques TensorFlow pour résoudre des problèmes numériques Résoudre les problèmes et déboguer les erreurs de code courantes sur TensorFlow Utiliser tf.estimator pour créer, entraîner et évaluer un modèle de ML Entraîner et déployer les modèles de ML avant de les envoyer en production à grande échelle avec Cloud ML Engine...
Курс4

Feature Engineering en Français

Vous souhaitez découvrir comment améliorer la précision de vos modèles de machine learning (ML) ? Vous voulez identifier les colonnes de données offrant les caractéristiques les plus utiles ? Bienvenue dans le cours Feature Engineering on Google Cloud Platform (Extraction de caractéristiques sur Google Cloud Platform). Nous vous expliquerons ce qui distingue les bonnes caractéristiques des mauvaises, puis nous vous montrerons comment prétraiter et transformer vos caractéristiques afin d'optimiser leur efficacité dans vos modèles. Des ateliers interactifs vous permettront de mettre en pratique ce que vous avez appris. Vous sélectionnerez vous-même des caractéristiques, puis les prétraiterez dans Google Cloud Platform. Nos formateurs vous aideront à comprendre les solutions de code. Ces solutions seront accessibles à tous, et pourront vous servir de référence en cas de besoin lorsque vous travaillerez sur vos propres projets de ML....

Преподавателя

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....

Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.