このコースについて

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受講生の就業成果

60%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

67%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

40%

昇給や昇進につながった
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。
上級レベル
約12時間で修了
英語

習得するスキル

TensorflowConvolutional Neural NetworkEstimatorAdvanced Machine Learning

受講生の就業成果

60%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

67%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

40%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
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上級レベル
約12時間で修了
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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 Up91%(1,099 件の評価)Info
1

1

1時間で修了

Welcome to Image Understanding with TensorFlow on GCP

1時間で修了
4件のビデオ (合計18分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
4件のビデオ
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3 分
Images as Visual Data5 分
Structured vs Unstructured Data6 分
1件の学習用教材
How to Send Feedback10 分
1の練習問題
Images as Visual Data
4時間で修了

Linear and DNN Models

4時間で修了
10件のビデオ (合計65分)
10件のビデオ
Linear Models6 分
Lab Intro: Linear Models for Image Classification46
Lab Solution: Linear Models for Image Classification11 分
DNN Models Review3 分
Lab Intro: DNN Models for Image Classification47
Lab Solution: DNN Models for Image Classification19 分
Review: What is Dropout?3 分
Lab Intro: DNNs with Dropout Layer for Image Classification23
Lab Solution: DNNs with Dropout Layer for Image Classification11 分
1の練習問題
Linear and DNN Models
2時間で修了

Convolutional Neural Networks (CNNs)

2時間で修了
7件のビデオ (合計38分)
7件のビデオ
Understanding Convolutions8 分
CNN Model Parameters4 分
Working with Pooling Layers2 分
Implementing CNNs with TensorFlow4 分
Lab Intro: Creating an Image Classifier with a Convolutional Neural Network2 分
Lab Solution: Creating an Image Classifier with a Convolutional Neural Network10 分
1の練習問題
CNNs
2

2

3時間で修了

Dealing with Data Scarcity

3時間で修了
8件のビデオ (合計34分)
8件のビデオ
Data Augmentation8 分
Lab Intro: Implementing image augmentation1 分
Lab Solution: Implementing image augmentation2 分
Transfer Learning5 分
Lab Intro: Implementing Transfer Learning47
Lab Solution: Implementing Transfer Learning8 分
No Data, No Problem1 分
1の練習問題
Dealing with Data Scarcity
1時間で修了

Going Deeper Faster

1時間で修了
8件のビデオ (合計65分)
8件のビデオ
Batch Normalization7 分
Residual Networks6 分
Accelerators (CPU vs GPU, TPU)5 分
TPU Estimator9 分
Demo: TPU Estimator18 分
Neural Architecture Search3 分
Summary4 分
1の練習問題
Going Deeper, Faster
2時間で修了

Pre-built ML Models for Image Classification

2時間で修了
9件のビデオ (合計33分)
9件のビデオ
Pre-built ML Models5 分
Cloud Vision API2 分
Demo: Vision API1 分
AutoML Vision1 分
Demo: AutoML4 分
AutoML Architecture2 分
Lab Intro: Training with Pre-built ML Models using Cloud Vision API and AutoML39
Lab Solution: Training with Pre-built ML Models using Cloud Vision API and AutoML14 分
1の練習問題
Pre-built Models
14分で修了

Summary

14分で修了
1件のビデオ (合計4分), 1 学習用教材
1件のビデオ
Summary3 分
1件の学習用教材
Additional Resources10 分

レビュー

IMAGE UNDERSTANDING WITH TENSORFLOW ON GCP からの人気レビュー

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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。