このコースについて

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約9時間で修了
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

7分で修了

Introducción

7分で修了
2件のビデオ (合計7分)
2件のビデオ
Introducción a Qwiklabs5 分
3時間で修了

Aspectos básicos de TensorFlow

3時間で修了
19件のビデオ (合計72分)
19件のビデオ
¿Qué es TensorFlow?2 分
Beneficios de un grafo dirigido5 分
Jerarquía de la API de TensorFlow3 分
Evaluación perezosa4 分
Gráficos y sesiones4 分
Cómo evaluar un tensor2 分
Cómo visualizar un grafo2 分
Tensores6 分
Variables6 分
Introducción al lab Escritura de programas de TensorFlow de nivel bajo16
Solución del lab8 分
Introducción5 分
Problemas de forma3 分
Cómo corregir problemas de forma2 分
Problemas de tipos de datos1 分
Depuración de programas completos4 分
Introducción a la depuración de programas completos15
Demostración: Depuración de programas completos3 分
3の練習問題
¿Qué es TensorFlow?2 分
Gráfico y sesión8 分
Aspectos básicos de TensorFlow20 分
2

2

4時間で修了

API de Estimator

4時間で修了
18件のビデオ (合計67分)
18件のビデオ
API de Estimator3 分
Estimadores prediseñados5 分
Demostración: Modelo de predicción de precios de viviendas1 分
Controles1 分
Entrenamiento de conjuntos de datos en la memoria2 分
Introducción al lab API de Estimator39
Solución del lab API de Estimator10 分
Entrenamiento de conjuntos de datos grandes con la API de Dataset8 分
Introducción al lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes35
Solución del lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes5 分
Trabajos grandes y entrenamiento distribuido6 分
Supervisión con TensorBoard3 分
Demostración de la IU de TensorBoard28
Función de entradas de entregas5 分
Resumen: API de Estimator1 分
Introducción al lab Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator51
Solución del lab: Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator7 分
1の練習問題
Estimator API18 分
3

3

2時間で修了

Escalamiento de modelos de TensorFlow con CMLE

2時間で修了
6件のビデオ (合計29分)
6件のビデオ
¿Por qué usar Cloud Machine Learning Engine?6 分
Entrenamiento de un modelo2 分
Implementación y supervisión de trabajos de entrenamiento2 分
Introducción al lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine50
Solución del lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine16 分
1の練習問題
Cuestionario: Cloud MLE10 分
2分で修了

Resumen

2分で修了
1件のビデオ (合計2分)
1件のビデオ
Resumen2 分

レビュー

INTRO TO TENSORFLOW EN ESPAÑOL からの人気レビュー

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español専門講座について

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

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。

  • 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

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。