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9 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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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 7 分鐘

はじめに

完成時間為 7 分鐘
2 個視頻 (總計 7 分鐘)
2 個視頻
Qwiklabs の概要5分鐘
完成時間為 3 小時

コア TensorFlow

完成時間為 3 小時
19 個視頻 (總計 72 分鐘)
19 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16
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15
デモ: 全プログラムのデバッグ3分鐘
3 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

2

完成時間為 4 小時

Estimator API

完成時間為 4 小時
18 個視頻 (總計 67 分鐘)
18 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 API39
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35
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 UI28
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51
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
1 個練習
Estimator API18分鐘
3

3

完成時間為 2 小時

CMLE で TensorFlow モデルをスケールする

完成時間為 2 小時
6 個視頻 (總計 29 分鐘)
6 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50
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
1 個練習
Cloud MLE10分鐘
完成時間為 2 分鐘

まとめ

完成時間為 2 分鐘
1 個視頻 (總計 2 分鐘)
1 個視頻
まとめ2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

常見問題

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

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