このコースについて

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12時間で修了

推奨:8–10 Stunden innerhalb einer Woche...

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
17分で修了

Einführung

2件のビデオ (合計7分), 1 reading
2件のビデオ
Einführung in Qwiklabs5 分
1件の学習用教材
Kursressourcen herunterladen10 分
3時間で修了

Kernkonzept von TensorFlow

19件のビデオ (合計72分), 4 quizzes
19件のビデオ
Was ist TensorFlow?2 分
Vorteile von gerichteten Graphen5 分
TensorFlow API-Hierarchie3 分
Verzögerte Bewertung4 分
Graph und Sitzung4 分
Tensoren auswerten2 分
Graphen visualisieren2 分
Tensoren6 分
Variablen6 分
Lab-Einführung: Low-Level-TensorFlow-Programme schreiben16
Lösungen für das Lab8 分
Einführung5 分
Formprobleme3 分
Formprobleme lösen2 分
Probleme mit Datentypen1 分
Fehlerbehebung bei Vollprogrammen4 分
Einführung: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen15
Demo: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen3 分
3の練習問題
Was ist TensorFlow?2 分
Graph und Sitzung8 分
Kernkonzept von TensorFlow20 分
2
4時間で修了

Estimator API

18件のビデオ (合計67分), 4 quizzes
18件のビデオ
Estimator API3 分
Vorgefertigte Estimators5 分
Demo: Modell über Hauspreise1 分
Prüfpunktausführung1 分
Datensätze im Speicher trainieren2 分
Lab-Einführung: Estimator API39
Lösungen für das Lab: Estimator API10 分
Mit Dataset API große Datensätze trainieren8 分
Lab-Einführung: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren35
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren5 分
Große Aufträge, verteiltes Training6 分
Mit TensorBoard überwachen3 分
Demo: TensorBoard-Benutzeroberfläche28
Bereitstellungseingabefunktion5 分
Zusammenfassung Estimator API1 分
Lab-Einführung: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen51
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen7 分
1の練習問題
Estimator API18 分
3
2時間で修了

TensorFlow-Modelle mit CMLE skalieren

6件のビデオ (合計29分), 2 quizzes
6件のビデオ
Gründe für die Cloud Machine Learning Engine6 分
Modelle trainieren2 分
Trainingsjobs überwachen und bereitstellen2 分
Lab-Einführung: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren50
Lösungen für das Lab: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren16 分
1の練習問題
Cloud MLE10 分
2分で修了

Zusammenfassung

1件のビデオ (合計2分)
1件のビデオ

Google Cloudについて

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....

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

  • 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。

  • 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。

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。