このコースについて

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8時間で修了
ドイツ語
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...
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

27分で修了

Einführung in die Spezialisierung

27分で修了
4件のビデオ (合計11分), 1 reading, 1 quiz
4件のビデオ
Programm für die Spezialisierung5 分
Was spricht für Google?1 分
Was spricht für Google Cloud?2 分
1件の学習用教材
Kursressourcen herunterladen10 分
1の練習問題
Modul 1 – Quiz6 分
1時間で修了

Was bedeutet "künstliche Intelligenz"?

1時間で修了
17件のビデオ (合計52分)
17件のビデオ
Die beiden Phasen des ML3 分
ML bei Google-Produkten5 分
Demo: ML bei Google Fotos1 分
Google Übersetzer und Gmail1 分
Heuristische Regeln ersetzen5 分
Daten im Mittelpunkt3 分
Lab-Einführung: Ein ML-Problem beschreiben1 分
Lab-Nachbesprechung4 分
Demo: ML bei Anwendungen2 分
Vortrainierte Modelle3 分
Entwicklung des ML-Marketplace2 分
Eine Datenstrategie5 分
Mit Datenverzerrungen umgehen5 分
Eine ML-Strategie1 分
Gestalten Sie Ihr Unternehmen um2 分
Lab-Einführung: ML-Anwendungsbeispiel26
1の練習問題
Modul 2 – Quiz6 分
1時間で修了

Maschinelles Lernen bei Google

1時間で修了
6件のビデオ (合計36分)
6件のビデオ
Die ML-Überraschung4 分
Die geheime Zutat8 分
ML und Geschäftsprozesse6 分
Der Weg zu ML10 分
Deep Dive: Phasenenden4 分
1の練習問題
Modul 3 – Quiz6 分
1時間で修了

Inklusives maschinelles Lernen

1時間で修了
7件のビデオ (合計27分)
7件のビデオ
Maschinelles Lernen und menschliche Vorurteile2 分
Messwerte zur Evaluierung einbeziehen3 分
Statistische Messungen und annehmbare Kompromisse4 分
Chancengleichheit6 分
Entscheidungen simulieren3 分
Fehler im Dataset mit Attributen finden4 分
1の練習問題
Modul 4 – Quiz6 分
5時間で修了

Python-Notebooks in der Cloud

5時間で修了
22件のビデオ (合計81分), 1 reading, 4 quizzes
22件のビデオ
Cloud Datalab1 分
Demo: Cloud Datalab1 分
Entwicklung2 分
Demo: Rehosting von Cloud Datalab3 分
Mit verwalteten Diensten arbeiten2 分
Berechnung und Speicherung4 分
Einführung in Qwiklabs3 分
Lab-Nachbesprechung11 分
Cloud shell2 分
Dritte Generation der Cloud: Vollständig verwaltete Dienste1 分
Dritte Generation der Cloud: Serverlose Datenanalyse2 分
Dritte Generation der Cloud: BigQuery und Cloud Datalab52
Lab-Einführung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery1 分
Lab-Nachbesprechung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery11 分
ML, keine Regeln2 分
API in Aktion3 分
Video Intelligence API3 分
Cloud Speech API3 分
Übersetzung und NL4 分
Lab: Einführung in vortrainierte ML-APIs49
Lab-Lösungen9 分
1件の学習用教材
Einführung zum Lab "VM mieten"10 分
1の練習問題
Modul 5 – Quiz6 分
4分で修了

Übersicht

4分で修了
1件のビデオ (合計4分)
1件のビデオ

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

Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Was sind die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum darf keine dieser Phasen übersprungen werden? Warum sind neuronale Netze gerade so beliebt? Wie können Sie ein Projekt für betreutes Lernen gestalten und mithilfe des Gradientenverfahrens und sinnvoll erstellten Datasets eine gute, generalisierbare Lösung finden? In diesem Kurs lernen Sie, verteilte Modelle für ML zu schreiben, die in TensorFlow skaliert werden, das Training dieser Modelle horizontal zu skalieren und leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen. Wir gehen darauf ein, wie Sie Rohdaten so in Merkmale umwandeln, dass ML wichtige Eigenschaften dieser Daten erlernen kann und menschliche Einblicke in das Problem zulässt. Schließlich lernen Sie, die richtige Mischung aus Parametern zu verwenden, um präzise und generalisierte Modelle zu erstellen, und Sie erhalten eine Einführung in die Theorie zum Lösen bestimmter Arten von ML-Problemen. Auf diese Weise gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von ML. Zuerst erstellen Sie eine auf ML ausgerichtete Strategie. Dann fahren Sie mit Modelltraining, Optimierung und Produktentwicklung fort. Hierbei helfen Ihnen praxisorientierte Labs der Google Cloud Platform. >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

  • 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

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