このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約12時間で修了
フランス語
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3分で修了

Introduction

3分で修了
1件のビデオ (合計3分)
1件のビデオ
2時間で修了

L'art du ML

2時間で修了
10件のビデオ (合計29分)
10件のビデオ
Régularisation4 分
Régularisations L1 et L24 分
Présentation de l'atelier : Régularisation12
Atelier : Régularisation2 分
Taux d'apprentissage et taille de lot5 分
Optimisation1 分
S'exercer avec le code Tensorflow1 分
Présentation de l'atelier : Régler manuellement les modèles de ML18
Solution de l'atelier : Régler manuellement les modèles de ML7 分
2の練習問題
L'art du ML30 分
Taux d'apprentissage et taille de lots30 分
2時間で修了

Réglages des hyperparamètres

2時間で修了
5件のビデオ (合計8分)
5件のビデオ
Paramètres et hyperparamètres2 分
Aller au-delà de la recherche par quadrillage3 分
Présentation de l'atelier : Améliorer la précision d'un modèle avec les réglages d'hyperparamètres dans Cloud MLE23
Solution de l'atelier : Améliorer la précision d'un modèle avec les réglages d'hyperparamètres dans Cloud MLE30
1の練習問題
Réglages des hyperparamètres30 分
2

2

1時間で修了

Un zeste de science

1時間で修了
5件のビデオ (合計28分)
5件のビデオ
Régularisation à des fins de parcimonie5 分
Atelier : Régularisation L13 分
Solution de l'atelier : Régularisation L151
Régression logistique17 分
2の練習問題
Régularisation L130 分
Régression logistique30 分
3時間で修了

La science des réseaux de neurones

3時間で修了
6件のビデオ (合計70分)
6件のビデオ
Réseaux de neurones18 分
Atelier : Terrain de jeu des réseaux de neurones12 分
Entraîner les réseaux de neurones14 分
Atelier : Utiliser les réseaux de neurones pour créer un modèle de ML11 分
Réseaux de neurones à classes multiples10 分
2の練習問題
Entraîner les réseaux de neurones30 分
Réseaux de neurones à classes multiples30 分
3

3

1時間で修了

Représentations vectorielles continues

1時間で修了
7件のビデオ (合計31分)
7件のビデオ
Récapitulatif des représentations vectorielles continues5 分
Recommandations4 分
Représentations vectorielles continues basées sur les données3 分
Tensors creux4 分
Entraîner une représentation vectorielle continue4 分
Propriété de similarité7 分
1の練習問題
Représentations vectorielles continues30 分
2時間で修了

Instance Estimator personnalisée

2時間で修了
5件のビデオ (合計30分)
5件のビデオ
Fonction de modèle6 分
Atelier : Mettre en œuvre un Estimator personnalisé11 分
Modèles Keras4 分
Démonstration : Modèles Keras + Estimator2 分
1の練習問題
Instance Estimator personnalisée30 分
5分で修了

Récapitulatif

5分で修了
2件のビデオ (合計5分)
2件のビデオ
Résumé de la spécialisation2 分

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français専門講座について

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。