課程信息
100% 在線

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

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
中級

中級

完成時間(小時)

完成時間大約為5 小時

建議:1 Lernwoche, 8–10 Stunden/Woche...
可選語言

德語(German)

字幕:德語(German), 法語(French), 巴西葡萄牙語, 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...
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完成時間大約為5 小時

建議:1 Lernwoche, 8–10 Stunden/Woche...
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間(小時)
完成時間為 17 分鐘

Einführung in die Spezialisierung

Hier wird eine Einführung in die Spezialisierung geboten und es werden die Google-Experten vorgestellt, die dieses Thema unterrichten....
Reading
4 個視頻 (總計 11 分鐘), 1 個測驗
Video4 個視頻
Programm für die Spezialisierung5分鐘
Was spricht für Google?1分鐘
Was spricht für Google Cloud?2分鐘
Quiz1 個練習
Modul 1 – Quiz6分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 1 小時

Was bedeutet "künstliche Intelligenz"?

Sie erfahren, was gemeint ist, wenn wir sagen, dass Google auf künstliche Intelligenz setzt und wie dies in der Praxis aussieht....
Reading
17 個視頻 (總計 52 分鐘), 1 個測驗
Video17 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-Anwendungsbeispiel分鐘
Quiz1 個練習
Modul 2 – Quiz6分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 1 小時

Maschinelles Lernen bei Google

In diesem Modul geht es um das organisatorische Know-how, das sich Google über die Jahre angeeignet hat....
Reading
6 個視頻 (總計 36 分鐘), 1 個測驗
Video6 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
Quiz1 個練習
Modul 3 – Quiz6分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 1 小時

Inklusives maschinelles Lernen

In diesem Modul erfahren Sie, warum Systeme für maschinelles Lernen standardmäßig nicht fair sind und was Sie beachten sollten, wenn Sie in Ihren Produkten maschinelles Lernen nutzen....
Reading
7 個視頻 (總計 27 分鐘), 1 個測驗
Video7 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
Quiz1 個練習
Modul 4 – Quiz6分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 5 小時

Python-Notebooks in der Cloud

In diesem Modul geht es um Cloud Datalab, die Entwicklungsumgebung, die Sie für dieses spezielle Thema verwenden....
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22 個視頻 (總計 81 分鐘), 1 個閱讀材料, 4 個測驗
Video22 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 Datalab分鐘
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-APIs分鐘
Lab-Lösungen9分鐘
Reading1 個閱讀材料
Einführung zum Lab "VM mieten"10分鐘
Quiz1 個練習
Modul 5 – Quiz6分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 4 分鐘

Übersicht

...
Reading
1 個視頻 (總計 4 分鐘)
Video1 個視頻

關於 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....

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

>>> 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 <<< *** Google Cloud und Kaggle möchten Sie einladen, an unserem New York City Taxitarif-Ratespielwettbewerb teilzunehmen, der gerade stattfindet. Weitere Informationen finden Sie unter: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction*** 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....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

常見問題

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