À propos de ce cours

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Dates limites flexibles
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Niveau intermédiaire
Approx. 8 heures pour terminer
Japonais
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

6 minutes pour terminer

はじめに

6 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 6 min)
2 vidéos
Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法4 min
1 heure pour terminer

分析と AI の概要

1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 18 min)
4 vidéos
機械学習と AI3 min
Google Cloud Platform の ML オプション 1 min
ゲーム: ML の主なコンセプトの復習5 min
1 exercice pour s'entraîner
分析と AI の概要30 min
1 heure pour terminer

非構造化データ向けの事前構築済みの ML モデル API

1 heure pour terminer
3 vidéos (Total 9 min)
3 vidéos
ML API を使用したデータの補強4 min
ラボの概要: Natural Language API を使用して非構造化テキストを分類する47s
1 exercice pour s'entraîner
非構造化データ向けの事前構築済みの ML モデル API4 min
2 heures pour terminer

Cloud AI Platform Notebooks を使用したビッグデータ分析

2 heures pour terminer
3 vidéos (Total 7 min)
3 vidéos
BigQuery マジック関数と Pandas との連携1 min
ラボの概要: AI Platform 上の Jupyter Lab で BigQuery を使用する28s
1 exercice pour s'entraîner
Cloud AI Platform Notebooks を使用したビッグデータ分析30 min
Semaine
2

Semaine 2

1 heure pour terminer

カスタム ML モデルの本稼働

1 heure pour terminer
6 vidéos (Total 14 min)
6 vidéos
GCP でカスタム ML を行う方法5 min
Kubeflow4 min
AI Hub1 min
ラボの概要: Kubeflow で AI モデルを実行する11s
まとめ23s
1 exercice pour s'entraîner
カスタム ML モデルの本稼働4 min
2 heures pour terminer

BigQuery ML における SQL を使用したカスタムモデルの構築

2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 15 min)
6 vidéos
分類モデル、回帰モデル、レコメンデーション モデル5 min
クラスタリング モデルを使用した教師なし ML2 min
ラボの概要: BQML の回帰モデルを使用して自転車の走行時間を予測する19s
ラボの概要: BigQuery ML での映画のレコメンデーション16s
まとめ15s
1 exercice pour s'entraîner
BigQuery ML での SQL を使用したカスタムモデルの構築4 min
1 heure pour terminer

Cloud AutoML を使用したカスタムモデルの構築

1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 26 min)
4 vidéos
AutoML Vision2 min
AutoML NLP3 min
AutoML Tables7 min
1 exercice pour s'entraîner
Cloud AutoML を使用したカスタムモデルの構築4 min
3 minutes pour terminer

まとめ

3 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 3 min)
1 vidéo

Foire Aux Questions

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