この専門講座について
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100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

約2か月で修了

推奨12時間/週

スペイン語

字幕:スペイン語, フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, 日本語...

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スペイン語

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専門講座のしくみ

コースを受講しましょう。

Coursera(コーセラ)の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

実践型プロジェクト

すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。

修了証を取得

すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

how it works

この専門講座には5コースあります。

コース1

How Google does Machine Learning en Español

4.8
28件の評価
14件のレビュー
¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? En Google, tenemos una perspectiva ligeramente distinta sobre el aprendizaje automático: no se trata solo de los datos, sino también de la lógica. Hablamos de por qué un marco de este tipo es útil cuando pensamos en la creación de una canalización de modelos de aprendizaje automático. Luego, analizamos cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático y por qué es importante no saltarse fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que puede amplificar el aprendizaje automático y cómo reconocerlos....
コース2

Launching into Machine Learning en Español

4.6
17件の評価
4件のレビュー
A partir de una historia del aprendizaje automático, analizamos por qué las redes neuronales, en la actualidad, ofrecen un alto rendimiento ante una variedad de problemas. Luego, analizaremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una solución adecuada mediante el descenso de gradientes. Esto incluye crear conjuntos de datos que permitan la generalización; hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una manera repetible que admita la experimentación. Objetivos del curso: Identificar por qué el aprendizaje profundo es popular en la actualidad Optimizar y evaluar los modelos mediante las funciones de pérdida y las métricas de rendimiento Mitigar los problemas comunes que surgen en el aprendizaje automático Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba, repetibles y escalables...
コース3

Intro to TensorFlow en Español

4.7
7件の評価
1件のレビュー
Presentaremos TensorFlow de bajo nivel y abordaremos las API y los conceptos necesarios para poder escribir modelos de aprendizaje automático distribuido. Con un modelo de TensorFlow, explicaremos cómo escalar de manera horizontal el entrenamiento de ese modelo y ofreceremos predicciones de alto rendimiento mediante Cloud Machine Learning Engine. Objetivos del curso: Crear modelos de aprendizaje automático en TensorFlow Usar las bibliotecas de TensorFlow para resolver problemas numéricos Solucionar problemas y depurar errores de código comunes de TensorFlow Usar tf_estimator para crear, entrenar y evaluar un modelo de AA Entrenar, implementar y llevar a producción modelos de AA a gran escala con Cloud ML Engine...
コース4

Feature Engineering en Español

¿Desea saber cómo mejorar la precisión de sus modelos de aprendizaje automático? ¿Cuál es la forma de saber qué columnas de datos se prestan para las funciones más útiles? Bienvenido a Feature Engineering en Google Cloud Platform, el curso en el que hablaremos de cómo reconocer buenas funciones, y cómo puede preprocesarlas y transformarlas para usarlas de forma óptima en sus modelos de aprendizaje automático. En este curso, practicará cómo elegir funciones y preprocesarlas en Google Cloud Platform mediante labs interactivos. Nuestros instructores lo guiarán por las soluciones de código, que también se harán públicas para que las consulte mientras trabaja en sus propios proyectos de AA en el futuro....
コース5

Art and Science of Machine Learning en Español

Bienvenido al curso The Art and Science of Machine Learning. En este curso, adquirirá las competencias básicas de intuición de AA, evaluación de modelos de AA y experimentación con ellos para realizar los ajustes y optimizaciones correspondientes a fin de obtener el mejor rendimiento posible. También aprenderá los mecanismos necesarios para entrenar modelos. Primero, los ajustará manualmente para observar los efectos en el rendimiento. Una vez que se familiarice con los valores que puede cambiar, denominados hiperparámetros, aprenderá a ajustarlos automáticamente con Cloud Machine Learning Engine en Google Cloud Platform....

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

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • この専門講座では大学の単位は付与されませんが、一部の大学では専門講座修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。

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。