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

67%

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。
上級レベル
約15時間で修了
英語
字幕:英語

講師

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50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

67%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
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100%オンライン
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約15時間で修了
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字幕:英語

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 Up77%(1,191 件の評価)Info
1

1

4時間で修了

Working with Sequences

4時間で修了
14件のビデオ (合計41分), 1 reading, 4 quizzes
14件のビデオ
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3 分
Sequence data and models5 分
From sequences to inputs2 分
Modeling sequences with linear models2 分
Lab intro: using linear models for sequences20
Lab solution: using linear models for sequences7 分
Modeling sequences with DNNs2 分
Lab intro: using DNNs for sequences19
Lab solution: using DNNs for sequences2 分
Modeling sequences with CNNs3 分
Lab intro: using CNNs for sequences19
Lab solution: using CNNs for sequences3 分
The variable-length problem4 分
1件の学習用教材
How to send course feedback10 分
1の練習問題
Working with Sequences
15分で修了

Recurrent Neural Networks

15分で修了
4件のビデオ (合計15分)
4件のビデオ
How RNNs represent the past4 分
The limits of what RNNs can represent5 分
The vanishing gradient problem1 分
1の練習問題
Recurrent Neural Networks
4時間で修了

Dealing with Longer Sequences

4時間で修了
14件のビデオ (合計62分)
14件のビデオ
LSTMs and GRUs6 分
RNNs in TensorFlow2 分
Lab Intro: Time series prediction: end-to-end (rnn)45
Lab Solution: Time series prediction: end-to-end (rnn)10 分
Deep RNNs1 分
Lab Intro: Time series prediction: end-to-end (rnn2)26
Lab Solution: Time series prediction: end-to-end (rnn2)6 分
Improving our Loss Function2 分
Demo: Time series prediction: end-to-end (rnnN)3 分
Working with Real Data10 分
Lab Intro: Time Series Prediction - Temperature from Weather Data1 分
Lab Solution: Time Series Prediction - Temperature from Weather Data11 分
Summary1 分
1の練習問題
Dealing with Longer Sequences
2

2

2時間で修了

Text Classification

2時間で修了
8件のビデオ (合計35分)
8件のビデオ
Text Classification6 分
Selecting a Model2 分
Lab Intro: Text Classification47
Lab Solution: Text Classification11 分
Python vs Native TensorFlow4 分
Demo: Text Classification with Native TensorFlow7 分
Summary1 分
1の練習問題
Text Classification
1時間で修了

Reusable Embeddings

1時間で修了
6件のビデオ (合計28分)
6件のビデオ
Modern methods of making word embeddings8 分
Introducing TensorFlow Hub1 分
Lab Intro: Evaluating a pre-trained embedding from TensorFlow Hub24
Lab Solution: TensorFlow Hub9 分
Using TensorFlow Hub within an estimator1 分
1の練習問題
Reusable Embeddings
3時間で修了

Encoder-Decoder Models

3時間で修了
10件のビデオ (合計84分)
10件のビデオ
Attention Networks4 分
Training Encoder-Decoder Models with TensorFlow6 分
Introducing Tensor2Tensor11 分
Lab Intro: Cloud poetry: Training custom text models on Cloud AI Platform1 分
Lab Solution: Cloud poetry: Training custom text models on Cloud AI Platform25 分
AutoML Translation4 分
Dialogflow6 分
Lab Intro: Introducing Dialogflow54
Lab Solution: Dialogflow13 分
1の練習問題
Encoder-Decoder Models
14分で修了

Summary

14分で修了
1件のビデオ (合計4分), 1 reading
1件のビデオ
Summary3 分
1件の学習用教材
Additional Reading10 分

レビュー

SEQUENCE MODELS FOR TIME SERIES AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING からの人気レビュー

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

This 5-course specialization focuses on advanced machine learning topics using Google Cloud Platform where you will get hands-on experience optimizing, deploying, and scaling production ML models of various types in hands-on labs. This specialization picks up where “Machine Learning on GCP” left off and teaches you how to build scalable, accurate, and production-ready models for structured data, image data, time-series, and natural language text. It ends with a course on building recommendation systems. Topics introduced in earlier courses are referenced in later courses, so it is recommended that you take the courses in exactly this order....
Advanced 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。