このコースについて

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受講生の就業成果

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

43%

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。
初級レベル
約14時間で修了
英語

学習内容

  • Assess the feasibility of your own ML use case and its ability to meaningfully impact your business.

  • Identify the requirements to build, train, and evaluate an ML model.

  • Define data characteristics and biases that affect the quality of ML models.

  • Recognize key considerations for managing ML projects.

受講生の就業成果

50%

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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講師

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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 Up94%(8,212 件の評価)Info
1

1

27分で修了

Module 1: Introduction

27分で修了
1件のビデオ (合計5分), 3 学習用教材
1件のビデオ
3件の学習用教材
How to download course resources2 分
How to send feedback10 分
Course Slides10 分
1時間で修了

Module 2: Identifying business value for using ML

1時間で修了
4件のビデオ (合計25分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
4件のビデオ
AI vs ML vs Deep Learning10 分
Phase 1: Assess feasibility4 分
Practice assessing the feasibility of ML use cases7 分
1件の学習用教材
Worksheet45 分
1の練習問題
Identifying business value for using ML10 分
2

2

1時間で修了

Module 3: Defining ML as a practice

1時間で修了
9件のビデオ (合計42分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
9件のビデオ
Standard algorithm and data4 分
Data quality8 分
Predictive insights and decisions5 分
More ML examples5 分
Practice series: Analyze the ML use case1 分
Saving the world's bees1 分
Google Assistant for accessibility1 分
Exercise review and Why ML now5 分
1件の学習用教材
Module 3: Worksheet30 分
1の練習問題
Defining ML as a practice10 分
3時間で修了

Module 4: Building and evaluating ML models

3時間で修了
6件のビデオ (合計56分)
6件のビデオ
Building labeled datasets18 分
Training an ML model21 分
General best practices3 分
Introduction to hands-on labs6 分
Lab 1: Review28
1の練習問題
Building and evaluating ML models20 分
3

3

3時間で修了

Module 5: Using ML responsibly and ethically

3時間で修了
6件のビデオ (合計31分)
6件のビデオ
Google's AI Principles4 分
Common types of human bias6 分
Evaluating model fairness11 分
Guidelines and Hands-on Lab5 分
Lab 2: Review1 分
1の練習問題
Using ML responsibly and ethically20 分
3時間で修了

Module 6: Discovering ML use cases in day-to-day business

3時間で修了
6件のビデオ (合計45分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
6件のビデオ
Automate processes and understand unstructured data9 分
Personalize applications with ML10 分
Creative uses of ML13 分
Sentiment analysis and Hands-on Lab2 分
Lab 3: Review1 分
1件の学習用教材
Sentiment Analysis Worksheet45 分
1の練習問題
Discovering ML use cases in day-to-day business30 分
4

4

2時間で修了

Module 7: Managing ML projects successfully

2時間で修了
7件のビデオ (合計48分)
7件のビデオ
Data strategy (pillars 1–3)8 分
Data strategy (pillars 4–7)6 分
Data governance8 分
Build successful ML teams7 分
Create a culture of innovation and Hands-on Lab8 分
Lab 4: Review1 分
1の練習問題
Managing ML projects successfully20 分
8分で修了

Module 8: Summary

8分で修了
1件のビデオ (合計8分)
1件のビデオ
Summary8 分

レビュー

MANAGING MACHINE LEARNING PROJECTS WITH GOOGLE CLOUD からの人気レビュー

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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。