このコースについて
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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:Une semaine de cours, 8 à 10 heures par semaine...

フランス語

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
7分で修了

Introduction

Nous utiliserons l'outil TensorFlow pour rédiger des programmes de machine learning. Par conséquent, ce cours comporte une présentation de TensorFlow. Lors du premier cours, vous avez appris à transposer les problèmes d'une entreprise en problèmes de machine learning. Dans le deuxième cours, vous avez compris le fonctionnement pratique du machine learning, et appris à créer des ensembles de données appliqués au machine learning. Maintenant que vous avez toutes les données en main, vous êtes prêt à commencer la rédaction de programmes de machine learning....
2件のビデオ (合計7分)
2件のビデオ
Présentation de Qwiklabs5 分
3時間で修了

Core TensorFlow

Nous vous présenterons les principaux composants de TensorFlow, et vous pourrez vous exercer, à travers des ateliers pratiques, à créer des programmes de machine learning. Vous pourrez rédiger une évaluation paresseuse et des programmes impératifs, puis les comparer, travailler avec des graphes, des sessions et des variables, et enfin déboguer les programmes TensorFlow....
19件のビデオ (合計72分), 4 quizzes
19件のビデオ
Qu'est-ce que TensorFlow ?2 分
Avantages d'un graphe orienté5 分
Hiérarchie de l'API TensorFlow3 分
Évaluation paresseuse4 分
Graphique et session4 分
Évaluer un Tensor2 分
Visualiser un graph2 分
Tensors6 分
Variables6 分
Présentation de l'atelier : Écrire des programmes TensorFlow de bas niveau16
Solution de l'atelier8 分
Présentation5 分
Problèmes de forme3 分
Résoudre les problèmes de forme2 分
Problèmes de type de données1 分
Déboguer des programmes complets4 分
Présentation : Déboguer des programmes complets15
Démonstration : Déboguer des programmes complets3 分
3の練習問題
Qu'est-ce que TensorFlow ?2 分
Graphe et session8 分
Core TensorFlow20 分
2
4時間で修了

API Estimator

Au cours de ce module, nous allons vous présenter dans le détail l'API Estimator....
18件のビデオ (合計67分), 4 quizzes
18件のビデオ
API Estimator3 分
Estimators prédéfinis5 分
Démonstration : Modèle du prix des logements1 分
Points de contrôle1 分
Apprentissage avec des ensembles de données en mémoire2 分
Présentation de l'atelier : API Estimator39
Solution de l'atelier : API Estimator10 分
Apprentissage avec de grands ensembles de données grâce à l'API Dataset8 分
Présentation de l'atelier : Scaling de l'ingestion TensorFlow à l'aide du traitement par lot35
Solution de l'atelier : Scaling de l'ingestion TensorFlow à l'aide du traitement par lot5 分
Tâches de grande envergure, apprentissage distribué6 分
Assurer la surveillance avec TensorBoard3 分
Démonstration : UI TensorBoard28
Fonctionnalité d'entrée de diffusion5 分
Récapitulatif : API Estimator1 分
Présentation de l'atelier : Créer un modèle TensorFlow d'apprentissage distribué avec l'API Estimator51
Solution de l'atelier : Créer un modèle TensorFlow d'apprentissage distribué avec l'API Estimator7 分
1の練習問題
API Estimator18 分
3
2時間で修了

Effectuer le scaling des modèles TensorFlow avec CMLE

Nous allons voir comment transférer et entraîner votre modèle TensorFlow sur l'infrastructure gérée de GCP dédiée à l'entraînement et au déploiement de modèles de machine learning....
6件のビデオ (合計29分), 2 quizzes
6件のビデオ
Pourquoi Cloud Machine Learning Engine ?6 分
Entraîner un modèle2 分
Surveiller et déployer des tâches d'entraînement2 分
Présentation de l'atelier : Scaling de TensorFlow avec Cloud Machine Learning Engine50
Solution de l'atelier : Scaling de TensorFlow avec Cloud Machine Learning Engine16 分
1の練習問題
Cloud MLE10 分
2分で修了

Récapitulatif

Voici un récapitulatif des sujets TensorFlow que nous avons abordés dans ce cours. Nous examinerons à nouveau le code Core TensorFlow et l'API Estimator, et nous finirons par effectuer le scaling de vos modèles de machine learning avec Cloud Machine Learning Engine....
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 en Françaisの専門講座について

Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML. Vous expérimenterez le ML de bout en bout en commençant par créer une stratégie centrée sur le ML, puis en progressant dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de production de modèles grâce à des ateliers pratiques faisant appel à Google Cloud Platform. >>> En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

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。