このコースについて

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自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
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

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have a basic familiarity with building models in TensorFlow

約19時間で修了
英語
字幕:英語

学習内容

  • Leverage built-in datasets with just a few lines of code

  • Use APIs to control how you split your data

  • Process all types of unstructured data

習得するスキル

TensorflowMachine Learning
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講師

提供:

deeplearning.ai ロゴ

deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

5時間で修了
14件のビデオ (合計27分), 2 readings, 2 quizzes
14件のビデオ
Introduction1 分
Popular datasets2 分
Data pipelines58
Extract, transform, load3 分
Versioning datasets2 分
Looking at the notebook1 分
Introduction43
Legacy API and Subsplits5 分
Splits API (S3)2 分
Introduction22
Legacy API in code1 分
Splits API (S3) in code1 分
Week 1 wrap up43
2件の学習用教材
Downloading the Coding Examples and Exercises10 分
Try out the notebook yourself10 分
1の練習問題
Week 1 Quiz
2

2

6時間で修了

Exporting your data into the training pipeline

6時間で修了
21件のビデオ (合計44分), 5 readings, 2 quizzes
21件のビデオ
Introduction22
Input data1 分
Basic mechanics2 分
Numeric and bucketized columns2 分
Vocabulary and hashed columns, feature crossing2 分
Embedding columns2 分
Introduction24
Notebook walkthrough4 分
Introduction19
Numpy, Pandas and Images2 分
CSV3 分
Text and TFRecord1 分
Generators1 分
Introduction17
Notebook walkthrough4 分
Introduction1 分
Numpy and Pandas2 分
Images1 分
CSV4 分
Text2 分
5件の学習用教材
Link to the notebook10 分
Link to the CNN course10 分
Link to the notebook10 分
CSV: colab10 分
Link to the tokenization10 分
1の練習問題
Week 2 Quiz
3

3

4時間で修了

Performance

4時間で修了
11件のビデオ (合計20分)
11件のビデオ
Introduction36
ETL2 分
What happens when you train a model2 分
Introduction25
Caching58
Parallelism APIs2 分
Autotuning2 分
Parallelizing data extraction2 分
Best practices for code improvements3 分
A few words by Laurence34
1の練習問題
Week 3 Quiz
4

4

5時間で修了

Publishing your datasets

5時間で修了
11件のビデオ (合計24分), 2 readings, 2 quizzes
11件のビデオ
Introduction44
How to start using a dataset2 分
Implementation4 分
File access and possible problems in data3 分
Publishing the dataset3 分
Introduction18
Going through the colab (1)2 分
Going through the colab (2)2 分
Closing words14
A conversation with Andrew Ng1 分
2件の学習用教材
URLs10 分
Link to the colab10 分
1の練習問題
Week 4 Quiz

レビュー

DATA PIPELINES WITH TENSORFLOW DATA SERVICES からの人気レビュー

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TensorFlow: Data and Deployment専門講座について

Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models. In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more. Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever. This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment....
TensorFlow: Data and Deployment

よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。