À propos de ce cours

Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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
Approx. 15 heures pour terminer
Allemand
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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
Approx. 15 heures pour terminer
Allemand

Offert par

Placeholder

Google Cloud

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

1 heure pour terminer

Willkommen zum serverlosen maschinellen Lernen mit der Google Cloud Platform

1 heure pour terminer
2 vidéos (Total 5 min), 1 lecture, 1 quiz
2 vidéos
Überlegungen zum maschinellen Lernen2 min
1 lecture
Kursressourcen herunterladen10 min
1 exercice pour s'entraîner
ML-Kurs – Vorabfragen30 min
3 heures pour terminer

Modul 1: Einführung in maschinelles Lernen

3 heures pour terminer
21 vidéos (Total 109 min)
21 vidéos
Arten von ML3 min
Die ML-Pipeline2 min
Varianten des ML-Modells7 min
ML-Problem eingrenzen2 min
Maschinelles Lernen (ML) ausprobieren8 min
Optimierung9 min
Sichere Testumgebung für neuronale Netzwerke18 min
Funktionen kombinieren3 min
Feature Engineering3 min
Bildmodelle5 min
Effektives ML2 min
Was macht ein gutes Dataset aus?5 min
Fehlermesswerte3 min
Genauigkeit2 min
Genauigkeit und Trefferquote5 min
Datasets für maschinelles Lernen erstellen3 min
Datasets aufteilen6 min
Python-Notebooks1 min
Übersicht zum Lab "Datasets für maschinelles Lernen erstellen"3 min
Zusammenfassung zum Lab "Datasets für maschinelles Lernen erstellen"2 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz zu Modul 130 min
6 heures pour terminer

Modul 2: ML-Modelle mit TensorFlow erstellen

6 heures pour terminer
15 vidéos (Total 65 min)
15 vidéos
Was ist TensorFlow?5 min
Core TensorFlow5 min
Übersicht zum Lab "Einführung in TensorFlow"7s
Zusammenfassung zum TensorFlow-Lab10 min
Estimator API8 min
Maschinelles Lernen mit tf.estimator15s
Zusammenfassung zum Lab "Estimator"7 min
Effektives ML ermöglichen6 min
Einführung zum Lab "Refaktorierung zum Hinzufügen von Stapelverarbeitung und Funktionserstellung"38s
Zusammenfassung zum Lab "Refaktorierung"4 min
Trainieren und Bewerten4 min
Monitoring1 min
Einführung zum Lab "Verteiltes Training und Monitoring"2 min
Zusammenfassung zum Lab "Verteiltes Training und Monitoring"7 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz zu Modul 230 min
2 heures pour terminer

Modul 3: ML-Modelle mit Cloud ML Engine skalieren

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 28 min)
7 vidéos
Vorteile der Cloud ML Engine6 min
Arbeitsablauf bei der Entwicklung1 min
Trainingspakete erstellen3 min
TensorFlow bereitstellen3 min
Lab: ML hochskalieren39s
Zusammenfassung zum Lab "ML hochskalieren"10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz für Modul 330 min
3 heures pour terminer

Modul 4: Feature Engineering

3 heures pour terminer
16 vidéos (Total 92 min)
16 vidéos
Gute Funktionen7 min
Kausalität8 min
Numerisch5 min
Ausreichende Beispiele7 min
Von den Rohdaten zur Funktion1 min
Kategoriale Merkmale8 min
Funktionsverknüpfungen3 min
Bucketizing3 min
Breit und tief5 min
Einsatzbereiche für Feature Engineering3 min
Überblick zum Lab "Feature Engineering"3 min
Zusammenfassung zum Lab "Feature Engineering"10 min
Hyperparameter-Abstimmung + Demo15 min
ML-Abstraktionsebenen4 min
Fazit1 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz zu Modul 430 min

Foire Aux Questions

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