このコースについて
370

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5時間で修了

推奨:1 semana de estudio, entre 8 y 12 horas semanales...

スペイン語

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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推奨:1 semana de estudio, entre 8 y 12 horas semanales...

スペイン語

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シラバス - 本コースの学習内容

1
11分で修了

Bienvenido a Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform

...
2件のビデオ (合計5分), 1 quiz
2件のビデオ
Cómo abordar el aprendizaje automático2 分
1の練習問題
Prueba preliminar del curso sobre aprendizaje automático6 分
3時間で修了

Módulo 1: Cómo comenzar a usar el aprendizaje automático

...
21件のビデオ (合計109分), 2 quizzes
21件のビデオ
Tipos de AA3 分
La canalización del AA2 分
Variantes de modelos de AA7 分
Definición de un problema de AA2 分
Aplicación del aprendizaje automático (AA)8 分
Optimización9 分
Una zona de pruebas de redes neuronales18 分
Combinación de atributos3 分
Ingeniería de atributos3 分
Modelos de imágenes5 分
AA eficaz2 分
¿Cuáles son las características de un conjunto de datos bueno?5 分
Métricas de errores3 分
Precisión2 分
Precisión y recuperación5 分
Creación de conjuntos de datos de aprendizaje automático3 分
División de conjuntos de datos6 分
Notebooks de Python1 分
Descripción general del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA3 分
Repaso del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA2 分
1の練習問題
Cuestionario del módulo 18 分
5時間で修了

Módulo 2: Cómo crear modelos de AA con TensorFlow

...
15件のビデオ (合計65分), 5 quizzes
15件のビデオ
¿Qué es TensorFlow?5 分
Aspectos fundamentales de TensorFlow5 分
Descripción general del lab Cómo comenzar a usar TensorFlow7
Repaso del lab TensorFlow10 分
API de Estimator8 分
Aprendizaje automático con tf.estimator15
Repaso del lab Estimator7 分
Compilación de AA eficaz6 分
Introducción al lab Reestructuración para agregar agrupación en lotes y creación de atributos38
Repaso del lab Reestructuración4 分
Entrenamiento y evaluación4 分
Supervisión1 分
Introducción al lab Entrenamiento y supervisión distribuidos2 分
Repaso del lab Entrenamiento y supervisión distribuidos7 分
1の練習問題
Cuestionario del módulo 28 分
2時間で修了

Módulo 3: Cómo escalar modelos de AA con Cloud ML Engine

...
7件のビデオ (合計28分), 2 quizzes
7件のビデオ
¿Por qué usar Cloud ML Engine?6 分
Flujo de trabajo del desarrollo1 分
Entrenador de paquetes3 分
TensorFlow Serving3 分
Lab Cómo ajustar el AA39
Repaso del lab Cómo ajustar el AA10 分
1の練習問題
Cuestionario del módulo 34 分
3時間で修了

Módulo 4: Ingeniería de atributos

...
16件のビデオ (合計92分), 2 quizzes
16件のビデオ
Atributos buenos7 分
Causalidad8 分
Funciones numéricas5 分
Ejemplos suficientes7 分
De los datos sin procesar a los atributos1 分
Atributos categóricos8 分
Combinaciones de atributos3 分
Creación de depósitos3 分
Amplitud y profundidad5 分
Dónde se puede realizar la ingeniería de atributos3 分
Descripción general del lab Ingeniería de atributos3 分
Repaso del lab Ingeniería de atributos10 分
Ajuste de hiperparámetros y demostración15 分
Niveles de abstracción del AA4 分
Resumen1 分
1の練習問題
Cuestionario del módulo 46 分

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....

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから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。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

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。