Deploy a model with custom prediction routine on Google AI Platform.
Use a model deployed on Google AI Platform for inference.
Please note: You will need a Google Cloud Platform account to complete this course. Your GCP account will be charged as per your usage. Please make sure that you are able to access Google AI Platform within your GCP account. You should be familiar with python programming, and Google Cloud Platform before starting this hands on project. Please also ensure that you have access to the custom prediction routine feature in Google AI Platform. In this 2-hour long project-based course, you will learn how to deploy, and use a model on Google’s AI Platform. Normally, any model trained with the TensorFlow framework is quite easy to deploy, and you can simply upload a Saved Model on Google Storage, and create an AI Platform model with it. But, in practice, we may not always use TensorFlow. Fortunately, the AI Platform allows for custom prediction routines as well and that’s what we are going to focus on. Instead of converting a Keras model to a TensorFlow Saved Model, we will use the h5 file as is. Additionally, since we will be working with image data, we will use this opportunity to look at encoding and decoding of byte data into string for data transmission and then encoding of the received data in our custom prediction routine on the AI Platform before using it with our model. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your Internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with (e.g. Python, Jupyter, and Tensorflow) pre-installed. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
Introduction
Notebook Instance and Model Artifact
Testing the Model
Custom Prediction Class
Preprocessing
Postprocessing
Setup Script
Deploying the Model
Predictions
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
it was nice experience . the best thing you will learn that it is not much hard as wethink.
Coursera has a great opportunity to utilise for every one in course ... thank you coursera
Very excellent course for students and more quiz knowledge
good to start if you have basics of python adn tensorflow.
ガイド付きプロジェクトを購入すると何を行えるようになりますか?
ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ガイド付きプロジェクトはデスクトップとモバイル機器で利用できますか?
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師にはどのような方がいらっしゃいますか?
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
完成したガイド付きプロジェクトから成果物をダウンロードできますか?
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
返金ポリシーについて教えてください。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
学資援助はありますか?
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトを監査して、ビデオ部分を無料で見ることはできますか?
ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。
このガイド付きプロジェクトを行うにはどれくらいの経験が必要ですか?
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
特別なソフトウェアをインストールせずに、Webブラウザでこのガイド付きプロジェクトを完了できますか?
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
ガイド付きプロジェクトでの学習体験はどのようなものでしょうか?
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。
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。