We introduce low-level TensorFlow and work our way through the necessary concepts and APIs so as to be able to write distributed machine learning models. Given a TensorFlow model, we explain how to scale out the training of that model and offer high-performance predictions using Cloud Machine Learning Engine.
このコースについて
84,630 最近の表示
受講生の就業成果
33%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
38%
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11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)EstimatorMachine LearningTensorflowCloud Computing
受講生の就業成果
33%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
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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
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提供：
Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
シラバス - 本コースの学習内容
7分で修了
Introduction
The tool we will use to write machine learning programs is TensorFlow and so in this course, we will introduce you to TensorFlow. In the first course, you learned how to formulate business problems as machine learning problems and in the second course, you learned how machine works in practice and how to create datasets that you can use for machine learning. Now that you have the data in place, you are ready to get started writing machine learning programs.
7分で修了
2件のビデオ （合計7分）
4時間で修了
Core TensorFlow
We will introduce you to the core components of TensorFlow and you will get hands-on practice building machine learning programs. You will compare and write lazy evaluation and imperative programs, work with graphs, sessions, variables, as finally debug TensorFlow programs.
4時間で修了
19件のビデオ （合計72分）
19件のビデオ
Introduction1 分
What is TensorFlow2 分
Benefits of a Directed Graph5 分
TensorFlow API Hierarchy3 分
Lazy Evaluation4 分
Graph and Session4 分
Evaluating a Tensor2 分
Visualizing a graph2 分
Tensors6 分
Variables6 分
Lab Intro: Writing low-level TensorFlow programs16
Lab Solution8 分
Introduction5 分
Shape problems3 分
Fixing shape problems2 分
Data type problems1 分
Debugging full programs4 分
Intro: Debugging full programs15
Demo: Debugging Full Programs3 分
3の練習問題
What is TensorFlow?30 分
Graphs and Sessions30 分
Core TensorFlow30 分
5時間で修了
Estimator API
In this module we will walk you through the Estimator API.
5時間で修了
18件のビデオ （合計67分）
18件のビデオ
Introduction1 分
Estimator API3 分
Pre-made Estimators5 分
Demo: Housing Price Model1 分
Checkpointing1 分
Training on in-memory datasets2 分
Lab Intro: Estimator API39
Lab Solution: Estimator API10 分
Train on large datasets with Dataset API8 分
Lab Intro: Scaling up TensorFlow ingest using batching35
Lab Solution: Scaling up TensorFlow ingest using batching5 分
Big jobs, Distributed training6 分
Monitoring with TensorBoard3 分
Demo: TensorBoard UI28
Serving Input Function5 分
Recap: Estimator API1 分
Lab Intro: Creating a distributed training TensorFlow model with Estimator API51
Lab Solution: Creating a distributed training TensorFlow model with Estimator API7 分
1の練習問題
Estimator API30 分
2時間で修了
Scaling TensorFlow models
I’m here to talk about how you would go about taking your TensorFlow model and training it on GCP’s managed infrastructure for machine learning model training and deployed.
2時間で修了
6件のビデオ （合計29分）, 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Why Cloud AI Platform?6 分
Train a Model2 分
Monitoring and Deploying Training Jobs2 分
Lab Intro: Scaling TensorFlow with Cloud AI Platform50
Lab Solution: Scaling TensorFlow with Cloud AI Platform16 分
1件の学習用教材
Cloud ML Engine is now Cloud AI Platform10 分
1の練習問題
Cloud AI Platform30 分
2分で修了
Summary
Here we summarize the TensorFlow topics we covered so far in this course. We'll revisit core TensorFlow code, the Estimator API, and end with scaling your machine learning models with Cloud Machine Learning Engine.
2分で修了
1件のビデオ （合計2分）
1件のビデオ
Summary2 分
レビュー
INTRO TO TENSORFLOW からの人気レビュー
VCにより2020年5月17日
I feel this course very valuable because it taught how to create an automated service in cloud with very huge data and working with distributed systems in production environment with minimal time.
LLにより2019年8月30日
The tools and methods presented were great. The instructors were also fantastic. However the coding exercises were lacking in guidance even though the complete solution is given in the video.
DWにより2018年10月16日
pretty good. some of the code in the last lab could be better explained. also please debug the cloud shell, as it does not always show the "web preview" button ;) otherwise, good job!
TWにより2020年3月30日
This needs some updating - looks like the Tensorboard is no longer accessed in the same way as it was when this course was produced. Otherwise great! Good challenges! :/
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 <
よくある質問
登録前にコースをプレビューできますか？
はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。
登録すると何を行うことができるようになりますか？
登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。
コースの修了証はいつ取得できますか？
コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの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。
このコースを視聴できないのはなぜですか？
このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera（コーセラ）提供のコースです。
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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。
学資援助はありますか？
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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