このコースについて

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100%オンライン

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13時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-5 hours/week...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

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

  • Check

    Use APIs to control how you split your data

  • Check

    Process all types of unstructured data

習得するスキル

TensorflowMachine Learning

100%オンライン

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13時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-5 hours/week...

英語

字幕:英語

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

4時間で修了
14件のビデオ (合計27分), 1 quiz
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
P25_L5_D1 title: Week 1 wrap up43
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
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), 2 quizzes
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), 1 reading, 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
P28_L2_D1 (part 1) title: Title: Introduction18
Going through the colab (1)2 分
Going through the colab (2)2 分
Closing words14
A conversation with Andrew Ng1 分
1件の学習用教材
URLs10 分
1の練習問題
Week 4 Quiz

講師

Image of instructor, Laurence Moroney

Laurence Moroney

AI Advocate
Google Brain

deeplearning.aiについて

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

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 model. 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, use APIs to control how data splitting, and process all types of unstructured data. 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 AI. 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

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 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。

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。