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學生職業成果

25%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

20%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
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。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
高級
完成時間大約為8 小時
英語(English)

講師

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完成這些課程後已開始新的職業生涯

20%

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完成後獲得證書
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up89%(1,829 個評分)Info
1

1

完成時間為 18 分鐘

Welcome to the course

完成時間為 18 分鐘
2 個視頻 (總計 8 分鐘), 1 個閱讀材料
2 個視頻
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs5分鐘
1 個閱讀材料
How to Send Feedback10分鐘
完成時間為 2 小時

Architecting Production ML Systems

完成時間為 2 小時
11 個視頻 (總計 31 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
11 個視頻
The Components of an ML System1分鐘
The Components of an ML System: Data Analysis and Validation4分鐘
The Components of an ML System: Data Transformation + Trainer1分鐘
The Components of an ML System: Tuner + Model Evaluation and Validation2分鐘
The Components of an ML System: Serving1分鐘
The Components of an ML System: Orchestration + Workflow3分鐘
The Components of an ML System: Integrated Frontend + Storage1分鐘
Training Design Decisions4分鐘
Serving Design Decisions5分鐘
Designing from Scratch2分鐘
1 個閱讀材料
Lab Intro: Structured data prediction using AI Platform10分鐘
2 個練習
Components of ML Systems
Architecting Production ML Systems4分鐘
完成時間為 1 小時

Ingesting data for Cloud-based analytics and ML

完成時間為 1 小時
7 個視頻 (總計 25 分鐘)
7 個視頻
Data On-Premise3分鐘
Large Datasets3分鐘
Data on Other Clouds1分鐘
Existing Databases2分鐘
Demo: Load data into BigQuery5分鐘
Demo: Automatic ETL Pipelines into GCP4分鐘
1 個練習
Ingesting data for Cloud-based analytics and ML10分鐘
2

2

完成時間為 2 小時

Designing Adaptable ML systems

完成時間為 2 小時
11 個視頻 (總計 33 分鐘)
11 個視頻
Adapting to Data2分鐘
Changing Distributions3分鐘
Exercise: Adapting to Data1分鐘
Right and Wrong Decisions3分鐘
System Failure1分鐘
Mitigating Training-Serving Skew through Design1分鐘
Lab Intro: Serving ML Predictions in batch and real-time1分鐘
Lab Solution: Serving ML Predictions in batch and real-time8分鐘
Debugging a Production Model3分鐘
Summary59
1 個練習
Designing Adaptable ML Systems5分鐘
完成時間為 1 小時

Designing High-performance ML systems

完成時間為 1 小時
12 個視頻 (總計 46 分鐘)
12 個視頻
Training5分鐘
Predictions2分鐘
Why distributed training?4分鐘
Distributed training architectures6分鐘
Faster input pipelines3分鐘
Native TensorFlow Operations3分鐘
TensorFlow Records1分鐘
Parallel pipelines6分鐘
Data parallelism with All Reduce4分鐘
Parameter Server Approach2分鐘
Inference3分鐘
1 個練習
Designing High-performance ML systems
完成時間為 2 小時

Hybrid ML systems

完成時間為 2 小時
8 個視頻 (總計 47 分鐘)
8 個視頻
Machine Learning on Hybrid Cloud5分鐘
KubeFlow2分鐘
Demo: KubeFlow21分鐘
Embedded Models2分鐘
TensorFlow Lite2分鐘
Optimizing for Mobile5分鐘
Summary2分鐘
1 個練習
Hybrid ML systems
完成時間為 12 分鐘

Course Summary

完成時間為 12 分鐘
1 個視頻 (總計 2 分鐘), 1 個閱讀材料
1 個視頻
Summary1分鐘
1 個閱讀材料
Additional Resources10分鐘

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