このコースについて

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受講生の就業成果

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

31%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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
約10時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

習得するスキル

Application Programming Interfaces (API)Inclusive MLMachine LearningGoogle Cloud PlatformBigquery

受講生の就業成果

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

31%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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
約10時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

講師

提供:

Placeholder

Google Cloud

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up94%(8,490 件の評価)Info
1

1

1時間で修了

Introduction to specialization

1時間で修了
4件のビデオ (合計11分), 1 reading, 1 quiz
4件のビデオ
Specialization Agenda5 分
Why Google?1 分
Why Google Cloud?2 分
1件の学習用教材
Latest from Google10 分
1の練習問題
Module 1 Quiz30 分
2時間で修了

What it means to be AI first

2時間で修了
17件のビデオ (合計52分)
17件のビデオ
Two stages of ML3 分
ML in Google Products5 分
Demo: ML in Google Photos1 分
Google Translate and Gmail1 分
Replacing Heuristic Rules5 分
It's all about data3 分
Lab Intro - Framing an ML Problem1 分
Lab debrief4 分
Demo: ML in applications2 分
Pre-trained models3 分
The ML marketplace is evolving2 分
A data strategy5 分
Training and serving skew5 分
An ML strategy1 分
Transform your business2 分
Lab Intro - ML use case26
1の練習問題
Module 2 Quiz30 分
1時間で修了

How Google does ML

1時間で修了
6件のビデオ (合計36分)
6件のビデオ
ML Surprise4 分
The secret sauce8 分
ML and Business Processes6 分
The Path to ML10 分
End of phases deep dive4 分
1の練習問題
Module 3 Quiz30 分
1時間で修了

Inclusive ML

1時間で修了
7件のビデオ (合計27分)
7件のビデオ
Machine Learning and Human Bias2 分
Evaluating Metrics for Inclusion3 分
Statistical Measurements and acceptable tradeoffs4 分
Equality of Opportunity6 分
Simulating Decisions3 分
Finding Errors in your dataset using Facets4 分
1の練習問題
Module 4 Quiz30 分
5時間で修了

Python notebooks in the cloud

5時間で修了
20件のビデオ (合計71分), 2 readings, 4 quizzes
20件のビデオ
AI Platform Notebooks1 分
Demo: AI Platform Notebooks3 分
Development process2 分
Computation and storage4 分
Intro to Qwiklabs5 分
Lab debrief11 分
Cloud shell2 分
Third Wave of Cloud: Fully-Managed Services1 分
Third Wave of Cloud: Serverless Data Analysis2 分
Third Wave of Cloud: BigQuery and Cloud Datalab52
Lab Intro: Analyzing data using AI Platform Notebooks and BigQuery1 分
Lab Debrief: Analyzing Data using AI Platform Notebooks and BigQuery7 分
ML, not rules2 分
Vision API in action3 分
Video intelligence API3 分
Cloud Speech API3 分
Translation and NL4 分
Lab: Pretrained ML APIs Intro43
Lab Solution7 分
2件の学習用教材
AI Platform Notebooks10 分
Intro to Renting-VM Lab10 分
1の練習問題
Module 5 Quiz30 分
4分で修了

Summary

4分で修了
1件のビデオ (合計4分)
1件のビデオ

レビュー

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

What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
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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。