課程信息

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。
中級
完成時間大約為8 小時
德語(German)
字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...
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提供方

Google 云端平台 徽標

Google 云端平台

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 27 分鐘

Einführung in die Spezialisierung

完成時間為 27 分鐘
4 個視頻 (總計 11 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
4 個視頻
Programm für die Spezialisierung5分鐘
Was spricht für Google?1分鐘
Was spricht für Google Cloud?2分鐘
1 個閱讀材料
Kursressourcen herunterladen10分鐘
1 個練習
Modul 1 – Quiz6分鐘
完成時間為 1 小時

Was bedeutet "künstliche Intelligenz"?

完成時間為 1 小時
17 個視頻 (總計 52 分鐘)
17 個視頻
Die beiden Phasen des ML3分鐘
ML bei Google-Produkten5分鐘
Demo: ML bei Google Fotos1分鐘
Google Übersetzer und Gmail1分鐘
Heuristische Regeln ersetzen5分鐘
Daten im Mittelpunkt3分鐘
Lab-Einführung: Ein ML-Problem beschreiben1分鐘
Lab-Nachbesprechung4分鐘
Demo: ML bei Anwendungen2分鐘
Vortrainierte Modelle3分鐘
Entwicklung des ML-Marketplace2分鐘
Eine Datenstrategie5分鐘
Mit Datenverzerrungen umgehen5分鐘
Eine ML-Strategie1分鐘
Gestalten Sie Ihr Unternehmen um2分鐘
Lab-Einführung: ML-Anwendungsbeispiel26
1 個練習
Modul 2 – Quiz6分鐘
完成時間為 1 小時

Maschinelles Lernen bei Google

完成時間為 1 小時
6 個視頻 (總計 36 分鐘)
6 個視頻
Die ML-Überraschung4分鐘
Die geheime Zutat8分鐘
ML und Geschäftsprozesse6分鐘
Der Weg zu ML10分鐘
Deep Dive: Phasenenden4分鐘
1 個練習
Modul 3 – Quiz6分鐘
完成時間為 1 小時

Inklusives maschinelles Lernen

完成時間為 1 小時
7 個視頻 (總計 27 分鐘)
7 個視頻
Maschinelles Lernen und menschliche Vorurteile2分鐘
Messwerte zur Evaluierung einbeziehen3分鐘
Statistische Messungen und annehmbare Kompromisse4分鐘
Chancengleichheit6分鐘
Entscheidungen simulieren3分鐘
Fehler im Dataset mit Attributen finden4分鐘
1 個練習
Modul 4 – Quiz6分鐘
完成時間為 5 小時

Python-Notebooks in der Cloud

完成時間為 5 小時
22 個視頻 (總計 81 分鐘), 1 個閱讀材料, 4 個測驗
22 個視頻
Cloud Datalab1分鐘
Demo: Cloud Datalab1分鐘
Entwicklung2分鐘
Demo: Rehosting von Cloud Datalab3分鐘
Mit verwalteten Diensten arbeiten2分鐘
Berechnung und Speicherung4分鐘
Einführung in Qwiklabs3分鐘
Lab-Nachbesprechung11分鐘
Cloud shell2分鐘
Dritte Generation der Cloud: Vollständig verwaltete Dienste1分鐘
Dritte Generation der Cloud: Serverlose Datenanalyse2分鐘
Dritte Generation der Cloud: BigQuery und Cloud Datalab52
Lab-Einführung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery1分鐘
Lab-Nachbesprechung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery11分鐘
ML, keine Regeln2分鐘
API in Aktion3分鐘
Video Intelligence API3分鐘
Cloud Speech API3分鐘
Übersetzung und NL4分鐘
Lab: Einführung in vortrainierte ML-APIs49
Lab-Lösungen9分鐘
1 個閱讀材料
Einführung zum Lab "VM mieten"10分鐘
1 個練習
Modul 5 – Quiz6分鐘
完成時間為 4 分鐘

Übersicht

完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 (總計 4 分鐘)
1 個視頻

關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch 專項課程

Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Was sind die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum darf keine dieser Phasen übersprungen werden? Warum sind neuronale Netze gerade so beliebt? Wie können Sie ein Projekt für betreutes Lernen gestalten und mithilfe des Gradientenverfahrens und sinnvoll erstellten Datasets eine gute, generalisierbare Lösung finden? In diesem Kurs lernen Sie, verteilte Modelle für ML zu schreiben, die in TensorFlow skaliert werden, das Training dieser Modelle horizontal zu skalieren und leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen. Wir gehen darauf ein, wie Sie Rohdaten so in Merkmale umwandeln, dass ML wichtige Eigenschaften dieser Daten erlernen kann und menschliche Einblicke in das Problem zulässt. Schließlich lernen Sie, die richtige Mischung aus Parametern zu verwenden, um präzise und generalisierte Modelle zu erstellen, und Sie erhalten eine Einführung in die Theorie zum Lösen bestimmter Arten von ML-Problemen. Auf diese Weise gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von ML. Zuerst erstellen Sie eine auf ML ausgerichtete Strategie. Dann fahren Sie mit Modelltraining, Optimierung und Produktentwicklung fort. Hierbei helfen Ihnen praxisorientierte Labs der Google Cloud Platform. >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

常見問題

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

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