À propos de ce Spécialisation

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau intermédiaire

Approx. 2 mois pour terminer

11 heures/semaine recommandées

Allemand

Sous-titres : Allemand, Français, Portugais (brésilien), Anglais, Espagnol, Japonais...

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Fonctionnement du Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

how it works

Cette Spécialisation compte 5 cours

Cours1

How Google does Machine Learning auf Deutsch

Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Für Google geht es beim maschinellen Lernen (ML) mehr um Logik als nur um Daten. In diesem Kurs erfahren Sie, warum dieser Ansatz beim Erstellen einer Pipeline aus ML-Modellen nützlich ist. Außerdem erläutern wir die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum keine dieser Phasen übersprungen werden darf. Zum Abschluss besprechen wir die Verzerrung, die durch ML entstehen kann, und erklären, wie man sie erkennt....
Cours2

Launching into Machine Learning auf Deutsch

Nach einem ersten Überblick über die Geschichte von ML erfahren Sie in diesem Kurs, weshalb heute mithilfe neuronaler Netzwerke viele Probleme so erfolgreich gelöst werden können. Wir erklären anschließend, wie Sie überwachtes Lernen zur Problemlösung einrichten und mithilfe des Gradientenverfahrens gute Ergebnisse erzielen. Dazu sind Datasets erforderlich, mit denen die Generalisierung möglich ist. In diesem Kurs zeigen wir Ihnen, wie Sie Datasets auf wiederholbare Weise erstellen, um Experimente zu ermöglichen. Kursziele: Erkennen, warum Deep Learning derzeit beliebt ist Modelle anhand von Verlustfunktionen und Leistungsmesswerten optimieren und auswerten Häufige Probleme rund um maschinelles Lernen minimieren Wiederholbare und skalierbare Datasets zum Trainieren, Auswerten und Testen erstellen...
Cours3

Intro to TensorFlow auf Deutsch

Dies ist eine Einführung in die Grundlagen von TensorFlow. Darin werden die Konzepte und APIs erläutert, die Sie zum Schreiben verteilter Modelle für maschinelles Lernen benötigen. Außerdem wird anhand eines TensorFlow-Modells erklärt, wie Sie Modelle in großem Umfang trainieren und mit Cloud Machine Learning Engine effektive Vorhersagen treffen können. Lernziele: Modelle für maschinelles Lernen in TensorFlow erstellen Diverse Herausforderungen mit TensorFlow-Bibliotheken lösen Gängige Codefehler in TensorFlow beheben Mit tf.estimator ein ML-Modell erstellen, trainieren und bewerten ML-Modelle im großen Umfang mit Cloud ML Engine trainieren, bereitstellen und in der Produktion verwenden...
Cours4

Feature Engineering auf Deutsch

Sie möchten erfahren, wie Sie die Genauigkeit Ihrer maschinellen Lernmodelle verbessern oder wie Sie herausfinden, welche Datenspalten die nützlichsten Funktionen ergeben? Willkommen zum Feature Engineering mit der Google Cloud Platform. Wir erörtern in diesem Kurs nützliche und nutzlose Funktionen und wie Sie diese für die optimale Nutzung in Ihren maschinellen Lernmodellen vorverarbeiten und umwandeln. In praktischen, interaktiven Labs lernen Sie, Funktionen auszuwählen und mit der Google Cloud Platform vorzuverarbeiten. Unsere Kursleiter präsentieren Ihnen die Code-Lösungen, die zu Referenzzwecken auch öffentlich gemacht werden, während Sie an Ihren eigenen zukünftigen ML-Projekten arbeiten....

À propos de Google Cloud

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....

Foire Aux Questions

  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

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