課程信息
4.0
2 個評分
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11 小時

建議:1 週間の学習(8~10 時間/週)...
可選語言

日語

字幕:日語, 法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish)...
100% 在線

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可靈活調整截止日期

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中級

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完成時間(小時)

完成時間大約為11 小時

建議:1 週間の学習(8~10 時間/週)...
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日語

字幕:日語, 法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish)...

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 7 分鐘

はじめに

機械学習プログラムの記述に使用するツールは TensorFlow です。そのため、このコースでは TensorFlow について説明します。最初のコースでは、ビジネス上の問題を機械学習の問題として定式化する方法を学習し、2 つ目のコースでは、機械学習が実際にどのように機能するかと、機械学習に使用できるデータセットを作成する方法を学習しました。データの準備ができたので、機械学習プログラムを記述してみましょう。...
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2 個視頻(共 7 分鐘)
Video2 個視頻
Qwiklabs の概要5分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 3 小時

コア TensorFlow

"TensorFlow のコア コンポーネントについて説明し、機械学習プログラムを作成する実践演習を行います。遅延評価と命令型プログラムを比較して記述し、グラフ、セッション、変数を使用して、最終的に TensorFlow プログラムをデバッグします。 "...
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19 個視頻(共 72 分鐘), 4 個測驗
Video19 個視頻
TensorFlow とは2分鐘
有向グラフの利点5分鐘
TensorFlow API の階層3分鐘
遅延評価4分鐘
グラフとセッション4分鐘
テンソルの評価2分鐘
グラフの可視化2分鐘
テンソル6分鐘
変数6分鐘
ラボの概要: 下位レベルの TensorFlow プログラムの作成分鐘
ラボのソリューション8分鐘
はじめに5分鐘
形の問題3分鐘
形の問題の修正2分鐘
データ型の問題1分鐘
全プログラムのデバッグ4分鐘
概要: 全プログラムのデバッグ分鐘
デモ: 全プログラムのデバッグ3分鐘
Quiz3 個練習
TensorFlow とは2分鐘
グラフとセッション8分鐘
コア TensorFlow20分鐘
2
完成時間(小時)
完成時間為 4 小時

Estimator API

このモジュールでは、Estimator API について説明します。...
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18 個視頻(共 67 分鐘), 4 個測驗
Video18 個視頻
Estimator API3分鐘
事前作成済み Estimator5分鐘
デモ: 住宅価格モデル1分鐘
チェックポインティング1分鐘
メモリ内データセットのトレーニング2分鐘
ラボの概要: Estimator API分鐘
ラボのソリューション: Estimator API10分鐘
Dataset API を使用して大規模なデータセットをトレーニングする8分鐘
ラボの概要: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする分鐘
ラボのソリューション: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする5分鐘
大規模なジョブ、分散トレーニング6分鐘
TensorBoard によるモニタリング3分鐘
デモ: TensorBoard UI分鐘
処理入力関数5分鐘
内容のまとめ: Estimator API1分鐘
ラボの概要: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する分鐘
ラボのソリューション: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する7分鐘
Quiz1 個練習
Estimator API18分鐘
3
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

CMLE で TensorFlow モデルをスケールする

ここでは、TensorFlow モデルの使い方と、機械学習モデルのトレーニングとデプロイに向けて GCP のマネージド インフラストラクチャで TensorFlow モデルをトレーニングする方法について説明します。...
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6 個視頻(共 29 分鐘), 2 個測驗
Video6 個視頻
Cloud Machine Learning Engine を使用する理由6分鐘
モデルをトレーニングする2分鐘
トレーニング ジョブのモニタリングとデプロイを行う2分鐘
ラボの概要: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする分鐘
ラボのソリューション: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする16分鐘
Quiz1 個練習
Cloud MLE10分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 2 分鐘

まとめ

ここでは、このコースで学習した TensorFlow のトピックについて要点をまとめます。コア TensorFlow コード、Estimator API、Cloud Machine Learning Engine による機械学習モデルのスケーリングについて振り返ります。...
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1 個視頻(共 2 分鐘)
Video1 個視頻
まとめ2分鐘

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 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

常見問題

  • 是的,您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程,才能访问预览不包括的内容。

  • 如果您决定在班次开始日期之前注册课程,那么您将可以访问课程的所有课程视频和阅读材料。班次开始之后,您便可以提交作业。

  • 在您注册且班次开课之后,您将可以访问所有视频和其他资源,包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业,并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

  • 如果您成功完成课程,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。

  • 此课程是 Coursera 上提供的众多课程之一,当前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。如果您要学习此课程,但却承担不起课程费用,我们建议您提交助学金申请。

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