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。
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
法語(French)
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

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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 17 分鐘

Introduction de la spécialisation

完成時間為 17 分鐘
4 個視頻 (總計 11 分鐘)
4 個視頻
Programme de la spécialisation5分鐘
Pourquoi choisir Google ?1分鐘
Pourquoi choisir Google Cloud ?2分鐘
1 個練習
Questionnaire du module 16分鐘
完成時間為 1 小時

Le rôle central de l'intelligence artificielle

完成時間為 1 小時
17 個視頻 (總計 52 分鐘)
17 個視頻
Les deux étapes du ML3分鐘
Utilisation du ML dans les produits Google5分鐘
Démonstration : Utilisation du ML dans Google Photos1分鐘
Google Traduction et Gmail1分鐘
Remplacer des règles heuristiques5分鐘
Priorité aux données3分鐘
Présentation de l'atelier : Cerner un problème de ML1分鐘
Explication de l'atelier4分鐘
Démonstration : Utilisation du ML dans des applications2分鐘
Modèles pré-entraînés3分鐘
Évolution constante du marché du ML2分鐘
Stratégie de données5分鐘
Décalage entre les données d'entraînement et de diffusion5分鐘
Stratégie de ML1分鐘
Transformez votre entreprise2分鐘
Introduction au lab : Cas d'utilisation du ML26
1 個練習
Questionnaire du module 26分鐘
完成時間為 1 小時

Le machine learning chez Google

完成時間為 1 小時
6 個視頻 (總計 36 分鐘)
6 個視頻
Les surprises du ML4分鐘
L'ingrédient secret du ML8分鐘
Le ML et les processus commerciaux6分鐘
Transition vers le ML10分鐘
Récapitulatif des cinq phases du ML4分鐘
1 個練習
Questionnaire du module 36分鐘
完成時間為 1 小時

Le machine learning inclusif

完成時間為 1 小時
7 個視頻 (總計 27 分鐘)
7 個視頻
Machine learning et biais humains2分鐘
Évaluation des métriques pour l'inclusion3分鐘
Mesures statistiques et compromis acceptables4分鐘
Égalité des chances6分鐘
Simuler des prises de décision3分鐘
Rechercher des erreurs dans un ensemble de données à l'aide de Facets4分鐘
1 個練習
Questionnaire du module 46分鐘
完成時間為 5 小時

Blocs-notes Python dans le 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
Démonstration : Cloud Datalab1分鐘
Processus de développement2分鐘
Démonstration : transfert d'hébergement d'un bloc-notes Cloud Datalab3分鐘
Utiliser des services gérés2分鐘
Calcul et stockage4分鐘
Présentation de Qwiklabs3分鐘
Explication de l'atelier11分鐘
Cloud Shell2分鐘
Troisième évolution du cloud : services entièrement gérés1分鐘
Troisième évolution du cloud : analyse des données sans serveur2分鐘
Troisième évolution du cloud : BigQuery et Cloud Datalab52
Présentation de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery1分鐘
Explication de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery11分鐘
L'intelligence du ML2分鐘
API Vision en action3分鐘
API Video Intelligence3分鐘
API Cloud Speech3分鐘
Traduction avec l'API Natural Language4分鐘
Présentation de l'atelier : API de ML pré-entraînées49
Explication de l'atelier9分鐘
1 個閱讀材料
Présentation de l'atelier sur la location d'une VM10分鐘
1 個練習
Questionnaire du module 56分鐘
完成時間為 4 分鐘

Récapitulatif

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 en Français 專項課程

Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML. Vous expérimenterez le ML de bout en bout en commençant par créer une stratégie centrée sur le ML, puis en progressant dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de production de modèles grâce à des ateliers pratiques faisant appel à Google Cloud Platform. >>> En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

常見問題

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