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學生職業成果

50%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

43%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
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。
初級
完成時間大約為14 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • Assess the feasibility of your own ML use case and its ability to meaningfully impact your business.

  • Identify the requirements to build, train, and evaluate an ML model.

  • Define data characteristics and biases that affect the quality of ML models.

  • Recognize key considerations for managing ML projects.

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提供方

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up94%(8,468 個評分)Info
1

1

完成時間為 27 分鐘

Module 1: Introduction

完成時間為 27 分鐘
1 個視頻 (總計 5 分鐘), 3 個閱讀材料
1 個視頻
3 個閱讀材料
How to download course resources2分鐘
How to send feedback10分鐘
Course Slides10分鐘
完成時間為 1 小時

Module 2: Identifying business value for using ML

完成時間為 1 小時
4 個視頻 (總計 25 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
4 個視頻
AI vs ML vs Deep Learning10分鐘
Phase 1: Assess feasibility4分鐘
Practice assessing the feasibility of ML use cases7分鐘
1 個閱讀材料
Worksheet45分鐘
1 個練習
Identifying business value for using ML10分鐘
2

2

完成時間為 1 小時

Module 3: Defining ML as a practice

完成時間為 1 小時
9 個視頻 (總計 42 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
9 個視頻
Standard algorithm and data4分鐘
Data quality8分鐘
Predictive insights and decisions5分鐘
More ML examples5分鐘
Practice series: Analyze the ML use case1分鐘
Saving the world's bees1分鐘
Google Assistant for accessibility1分鐘
Exercise review and Why ML now5分鐘
1 個閱讀材料
Module 3: Worksheet30分鐘
1 個練習
Defining ML as a practice10分鐘
完成時間為 3 小時

Module 4: Building and evaluating ML models

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 56 分鐘)
6 個視頻
Building labeled datasets18分鐘
Training an ML model21分鐘
General best practices3分鐘
Introduction to hands-on labs6分鐘
Lab 1: Review28
1 個練習
Building and evaluating ML models20分鐘
3

3

完成時間為 3 小時

Module 5: Using ML responsibly and ethically

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 31 分鐘)
6 個視頻
Google's AI Principles4分鐘
Common types of human bias6分鐘
Evaluating model fairness11分鐘
Guidelines and Hands-on Lab5分鐘
Lab 2: Review1分鐘
1 個練習
Using ML responsibly and ethically20分鐘
完成時間為 3 小時

Module 6: Discovering ML use cases in day-to-day business

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 45 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
6 個視頻
Automate processes and understand unstructured data9分鐘
Personalize applications with ML10分鐘
Creative uses of ML13分鐘
Sentiment analysis and Hands-on Lab2分鐘
Lab 3: Review1分鐘
1 個閱讀材料
Sentiment Analysis Worksheet45分鐘
1 個練習
Discovering ML use cases in day-to-day business30分鐘
4

4

完成時間為 2 小時

Module 7: Managing ML projects successfully

完成時間為 2 小時
7 個視頻 (總計 48 分鐘)
7 個視頻
Data strategy (pillars 1–3)8分鐘
Data strategy (pillars 4–7)6分鐘
Data governance8分鐘
Build successful ML teams7分鐘
Create a culture of innovation and Hands-on Lab8分鐘
Lab 4: Review1分鐘
1 個練習
Managing ML projects successfully20分鐘
完成時間為 8 分鐘

Module 8: Summary

完成時間為 8 分鐘
1 個視頻 (總計 8 分鐘)
1 個視頻
Summary8分鐘

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