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

日語

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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講師

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

1

1

完成時間為 17 分鐘

専門講座の紹介

完成時間為 17 分鐘
4 個視頻 (總計 11 分鐘)
4 個視頻
GCPでの機械学習の専門講座のアジェンダ5分鐘
Google を選ぶ理由1分鐘
Google Cloud を選ぶ理由2分鐘
1 個練習
モジュール 1 のテスト6分鐘
完成時間為 1 小時

AI ファーストとは

完成時間為 1 小時
17 個視頻 (總計 52 分鐘)
17 個視頻
機械学習の 2 つのステージ3分鐘
Google サービスにおける機械学習5分鐘
デモ: Google フォトにおける機械学習1分鐘
Google 翻訳と Gmail1分鐘
ヒューリスティックなルールを置き換える5分鐘
データがすべて3分鐘
ラボの概要 - 機械学習の問題を構造的に捉える1分鐘
ラボの実践4分鐘
デモ: アプリケーションにおける機械学習2分鐘
事前トレーニング済みモデル3分鐘
進化する機械学習2分鐘
データ戦略5分鐘
トレーニングとサービスのずれ5分鐘
機械学習の戦略1分鐘
ビジネスの変革2分鐘
ラボの概要 - 機械学習のユースケース26
1 個練習
モジュール 2 の理解度チェック6分鐘
完成時間為 1 小時

Google の ML の取り組み

完成時間為 1 小時
6 個視頻 (總計 36 分鐘)
6 個視頻
機械学習で生まれる驚き4分鐘
機械学習の秘訣8分鐘
機械学習とビジネス プロセス6分鐘
機械学習への道のり10分鐘
各フェーズを掘り下げる4分鐘
1 個練習
モジュール 3 理解度チェック6分鐘
完成時間為 1 小時

包括的な ML

完成時間為 1 小時
7 個視頻 (總計 27 分鐘)
7 個視頻
機械学習と人間のバイアス2分鐘
包括的な評価指標3分鐘
統計的な測定と許容範囲のトレードオフ4分鐘
均等な機会を提供する6分鐘
決断をシミュレートする3分鐘
Facets でデータセットのエラーを見つける4分鐘
1 個練習
モジュール 4 のテスト6分鐘
完成時間為 5 小時

クラウドの Python Notebook

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
デモ: Cloud Datalab1分鐘
開発プロセス2分鐘
デモ: Cloud Datalab のリホスティング3分鐘
マネージド サービスを活用する2分鐘
コンピューティングとストレージ4分鐘
Qwiklabs の概要3分鐘
ラボの実践11分鐘
Cloud Shell2分鐘
クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービス1分鐘
クラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析2分鐘
クラウドの第 3 の波: BigQuery と Cloud Datalab52
ラボの概要: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する1分鐘
ラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する11分鐘
ルールに代わる機械学習2分鐘
Vision API のユースケース3分鐘
Video intelligence API3分鐘
Cloud Speech API3分鐘
翻訳と自然言語4分鐘
ラボ: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要49
ラボからソリューションへ9分鐘
1 個閱讀材料
ラボ「VM のレンタル」の概要10分鐘
1 個練習
モジュール 5 の理解度チェック6分鐘
完成時間為 4 分鐘

要約

完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 (總計 4 分鐘)

關於 Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 專項課程

機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラル ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。 問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。さらに、機械学習(ML)がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。最後に、正確で一般化されたモデルを生成し、特定の ML 問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。まず ML 集中型の戦略の構築から始め、その後 Google Cloud Platform のハンズオンラボを通じてモデルのトレーニング、最適化、本稼働まで、ML に関する手順全体を実習します。...
Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

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  • 此课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校,了解详情。Coursera 上的在线学位Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

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