このコースについて

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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19時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ロシア語, 英語, スペイン語

習得するスキル

Machine LearningPython ProgrammingBuild Input Data PipelineTensorflowkeras

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19時間で修了
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講師

提供:

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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up90%(2,927 件の評価)Info
1

1

7分で修了

Introduction to course

7分で修了
2件のビデオ (合計7分)
2件のビデオ
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs3 分
3時間で修了

Introduction to TensorFlow

3時間で修了
5件のビデオ (合計22分), 1 reading, 5 quizzes
5件のビデオ
TensorFlow API Hierarchy4 分
Components of TensorFlow: Tensors and Variables8 分
Lab Intro Introduction to Tensors and Variables1 分
Lab Intro Writing low-level TensorFlow programs43
1件の学習用教材
Readings10 分
3の練習問題
Introduction to TensorFlow15 分
API Hierarchy15 分
Tensors and Variables15 分
2

2

7時間で修了

Design and Build a TensorFlow Input Data Pipeline

7時間で修了
10件のビデオ (合計25分), 1 reading, 9 quizzes
10件のビデオ
Working in-memory and with files3 分
Getting the data ready for model training6 分
Lab Intro Load CSV and Numpy Data 28
Lab Intro Loading Image Data54
Lab Intro Feature Columns37
Optional Lab Intro TFRecord and tf.Example1 分
Training on Large Datasets with tf.data API4 分
Lab Intro Manipulating data with Tensorflow Dataset API34
Optional Lab Intro Feature Analysis Using TensorFlow Data Validation and Facets1 分
1件の学習用教材
Readings15 分
3の練習問題
PRACTICE QUIZ: Getting the data ready for model training15 分
Training on Large Datasets with tf.data API15 分
Design and Build Input Data Pipeline15 分
3

3

4時間で修了

Training neural networks with Tensorflow 2 and the Keras Sequential API

4時間で修了
5件のビデオ (合計23分), 1 reading, 5 quizzes
5件のビデオ
Activation functions8 分
Activation functions: Pitfalls to avoid in Backpropagation 5 分
Neural Networks with Keras Sequential API7 分
Lab intro Keras Sequential API21
1件の学習用教材
Readings10 分
2の練習問題
Activation Functions15 分
Neural Networks with TF2 and Keras15 分
4

4

3時間で修了

Training neural networks with Tensorflow 2 and the Keras Functional API

3時間で修了
6件のビデオ (合計29分), 1 reading, 4 quizzes
6件のビデオ
Regularization: The Basics4 分
Regularization: L1, L2, and Early Stopping5 分
Regularization: Dropout5 分
Serving models in the Cloud3 分
Lab intro Keras Functional API38
1件の学習用教材
Readings1 時間
3の練習問題
The Keras Functional API15 分
Regularization15 分
Serving Models in the Cloud15 分
1時間で修了

Summary

1時間で修了
1件のビデオ (合計8分), 1 reading, 1 quiz
1件のビデオ
1件の学習用教材
Quiz Questions to ALL Lessons 10 分
1の練習問題
Course Summary15 分

レビュー

TENSORFLOW入門 からの人気レビュー

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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 <...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

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。