À propos de ce cours

4,305 consultations récentes

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have basic familiarity with building models in TensorFlow.

Approx. 7 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks of study, 4-5 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Use TensorFlow Serving to do inference over the web

  • Check

    Navigate TensorFlow Hub, a repository of models that you can use for transfer learning

  • Check

    Evaluate how your models work and share model metadata using TensorBoard

  • Check

    Explore federated learning and how to retrain deployed models while maintaining data privacy

Compétences que vous acquerrez

TensorFlow ServingMachine Learningfederated learningTensorFlow HubTensorBoard

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Niveau intermédiaire

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Anglais

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

13 minutes pour terminer

Module 1

13 minutes pour terminer
9 vidéos (Total 13 min)
9 vidéos
W1 L1 P23 min
W1 L1 P31 min
W1 L1 P430s
W1 L2 P12 min
W1 L2 P21 min
W1 L3 P141s
W1 L3 P21 min
W1 L3 P31 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Module 2

4 heures pour terminer
10 vidéos (Total 18 min), 1 quiz
10 vidéos
W2 L1 P21 min
W2 L1 P31 min
W2 L1 P42 min
W2 L2 P11 min
W2 L2 P21 min
W2 L2 P31 min
W2 L3 P11 min
W2 L4 P11 min
W2 L4 P21 min
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

Module 3

4 heures pour terminer
1 lecture, 1 quiz
1 lecture
Placeholder10 min
Semaine
4

Semaine 4

10 minutes pour terminer

Module 4

10 minutes pour terminer
1 lecture
1 lecture
Placeholder10 min

Enseignant

Image de l'enseignant, Laurence Moroney

Laurence Moroney

AI Advocate
Google Brain

À propos de deeplearning.ai

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

À propos du Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment

Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your model. In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, use APIs to control how data splitting, and process all types of unstructured data. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more. Industries all around the world are adopting AI. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever. This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment....
TensorFlow: Data and Deployment

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.