課程信息

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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級

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

完成時間大約為11 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • Perform efficient ETL tasks using Tensorflow Data Services APIs

  • Construct train/validation/test splits of any dataset - either custom or present in TensorFlow Hub Dataset library - using Splits API

  • Use different modules and functions of the TFDS API to prepare your data for training pipelines

  • Identify bottlenecks in your input pipelines and increase your workflow efficiency by input parallelization

您將獲得的技能

Artificial Neural NetworkTensorflowExtraction, Transformation And Loading (ETL)Data PipelinesTensorFlow Datasets
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
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中級

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

完成時間大約為11 小時
英語(English)

講師

提供方

Placeholder

deeplearning.ai

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

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完成時間為 3 小時

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

完成時間為 3 小時
10 個視頻 (總計 21 分鐘), 4 個閱讀材料, 2 個測驗
10 個視頻
Introduction1分鐘
Popular Datasets2分鐘
Data Pipelines58
Extract, Transform and Load3分鐘
Versioning Datasets2分鐘
Looking at the Notebook1分鐘
Using TFDS in Keras to Train Fashion MNIST 3分鐘
Horses or Humans in TFDS2分鐘
Week 1 Wrap Up49
4 個閱讀材料
Downloading the Coding Examples and Exercises10分鐘
Try Out the Notebook Yourself10分鐘
Try the Horses or Human Notebook10分鐘
Grader Note10分鐘
1 個練習
Week 1 Quiz30分鐘
2

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完成時間為 2 小時

Splits and Slices API for Datasets in TF

完成時間為 2 小時
7 個視頻 (總計 26 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
7 個視頻
Introduction to Splits API5分鐘
Splits API Notebook Walkthrough5分鐘
File Structure in TensorFlow Datasets1分鐘
Feature Descriptors4分鐘
TFRecord Colab Walkthrough5分鐘
Week 2 Wrap Up1分鐘
3 個閱讀材料
Splits API Colab10分鐘
TFRecord Colab 10分鐘
Grader Note10分鐘
1 個練習
Week 230分鐘
3

3

完成時間為 3 小時

Exporting Your Data into the Training Pipeline

完成時間為 3 小時
21 個視頻 (總計 44 分鐘), 5 個閱讀材料, 2 個測驗
21 個視頻
Introduction22
Input Data1分鐘
Basic Mechanics2分鐘
Numeric and Bucketized Columns2分鐘
Vocabulary and Hashed Columns, Feature Crossing2分鐘
Embedding Columns2分鐘
Introduction24
Notebook Walkthrough4分鐘
Introduction19
Numpy, Pandas and Images2分鐘
CSV3分鐘
Text and TFRecord1分鐘
Generators1分鐘
Introduction17
Notebook walkthrough4分鐘
Introduction1分鐘
Using Numpy and Pandas2分鐘
Image Data1分鐘
CSV Data4分鐘
Text Data2分鐘
5 個閱讀材料
Link to the Notebook10分鐘
Link to the CNN Course10分鐘
Link to the Notebook10分鐘
CSV Colab10分鐘
Link to the Course 10分鐘
1 個練習
Week 3 Quiz30分鐘
4

4

完成時間為 3 小時

Performance

完成時間為 3 小時
22 個視頻 (總計 44 分鐘), 2 個閱讀材料, 3 個測驗
22 個視頻
Introduction36
ETL2分鐘
What Happens When You Train a Model2分鐘
Introduction25
Caching58
Parallelism APIs2分鐘
Autotuning2分鐘
Parallelizing Data Extraction2分鐘
Best Practices for Code Improvements3分鐘
A Few Words by Laurence34
A conversation with Andrew Ng1分鐘
Introduction44
How to Start Using a Dataset2分鐘
Implementation4分鐘
File Access and Possible Problems in Data3分鐘
Publishing the Dataset3分鐘
Introduction18
Going Through the Colab- Part 12分鐘
Going Through the Colab - Part 22分鐘
Closing Words14
A conversation with Andrew Ng1分鐘
2 個閱讀材料
URLs10分鐘
Link to the Colab10分鐘
2 個練習
Week 4 Quiz
Publishing your Dataset Quiz

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