课程信息
100% 在线

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立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为5 小时

建议:1 Lernwoche, 8–10 Stunden/Woche...
可选语言

德语(German)

字幕:德语(German), 法语(French), 巴西葡萄牙语, 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间(小时)
完成时间为 17 分钟

Einführung in die Spezialisierung

Hier wird eine Einführung in die Spezialisierung geboten und es werden die Google-Experten vorgestellt, die dieses Thema unterrichten....
Reading
4 个视频 (总计 11 分钟), 1 个测验
Video4 个视频
Programm für die Spezialisierung5分钟
Was spricht für Google?1分钟
Was spricht für Google Cloud?2分钟
Quiz1 个练习
Modul 1 – Quiz6分钟
完成时间(小时)
完成时间为 1 小时

Was bedeutet "künstliche Intelligenz"?

Sie erfahren, was gemeint ist, wenn wir sagen, dass Google auf künstliche Intelligenz setzt und wie dies in der Praxis aussieht....
Reading
17 个视频 (总计 52 分钟), 1 个测验
Video17 个视频
Die beiden Phasen des ML3分钟
ML bei Google-Produkten5分钟
Demo: ML bei Google Fotos1分钟
Google Übersetzer und Gmail1分钟
Heuristische Regeln ersetzen5分钟
Daten im Mittelpunkt3分钟
Lab-Einführung: Ein ML-Problem beschreiben1分钟
Lab-Nachbesprechung4分钟
Demo: ML bei Anwendungen2分钟
Vortrainierte Modelle3分钟
Entwicklung des ML-Marketplace2分钟
Eine Datenstrategie5分钟
Mit Datenverzerrungen umgehen5分钟
Eine ML-Strategie1分钟
Gestalten Sie Ihr Unternehmen um2分钟
Lab-Einführung: ML-Anwendungsbeispiel分钟
Quiz1 个练习
Modul 2 – Quiz6分钟
完成时间(小时)
完成时间为 1 小时

Maschinelles Lernen bei Google

In diesem Modul geht es um das organisatorische Know-how, das sich Google über die Jahre angeeignet hat....
Reading
6 个视频 (总计 36 分钟), 1 个测验
Video6 个视频
Die ML-Überraschung4分钟
Die geheime Zutat8分钟
ML und Geschäftsprozesse6分钟
Der Weg zu ML10分钟
Deep Dive: Phasenenden4分钟
Quiz1 个练习
Modul 3 – Quiz6分钟
完成时间(小时)
完成时间为 1 小时

Inklusives maschinelles Lernen

In diesem Modul erfahren Sie, warum Systeme für maschinelles Lernen standardmäßig nicht fair sind und was Sie beachten sollten, wenn Sie in Ihren Produkten maschinelles Lernen nutzen....
Reading
7 个视频 (总计 27 分钟), 1 个测验
Video7 个视频
Maschinelles Lernen und menschliche Vorurteile2分钟
Messwerte zur Evaluierung einbeziehen3分钟
Statistische Messungen und annehmbare Kompromisse4分钟
Chancengleichheit6分钟
Entscheidungen simulieren3分钟
Fehler im Dataset mit Attributen finden4分钟
Quiz1 个练习
Modul 4 – Quiz6分钟
完成时间(小时)
完成时间为 5 小时

Python-Notebooks in der Cloud

In diesem Modul geht es um Cloud Datalab, die Entwicklungsumgebung, die Sie für dieses spezielle Thema verwenden....
Reading
22 个视频 (总计 81 分钟), 1 个阅读材料, 4 个测验
Video22 个视频
Cloud Datalab1分钟
Demo: Cloud Datalab1分钟
Entwicklung2分钟
Demo: Rehosting von Cloud Datalab3分钟
Mit verwalteten Diensten arbeiten2分钟
Berechnung und Speicherung4分钟
Einführung in Qwiklabs3分钟
Lab-Nachbesprechung11分钟
Cloud shell2分钟
Dritte Generation der Cloud: Vollständig verwaltete Dienste1分钟
Dritte Generation der Cloud: Serverlose Datenanalyse2分钟
Dritte Generation der Cloud: BigQuery und Cloud Datalab分钟
Lab-Einführung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery1分钟
Lab-Nachbesprechung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery11分钟
ML, keine Regeln2分钟
API in Aktion3分钟
Video Intelligence API3分钟
Cloud Speech API3分钟
Übersetzung und NL4分钟
Lab: Einführung in vortrainierte ML-APIs分钟
Lab-Lösungen9分钟
Reading1 个阅读材料
Einführung zum Lab "VM mieten"10分钟
Quiz1 个练习
Modul 5 – Quiz6分钟
完成时间(小时)
完成时间为 4 分钟

Übersicht

...
Reading
1 个视频 (总计 4 分钟)
Video1 个视频

关于 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....

关于 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch 专项课程

>>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<< *** Google Cloud und Kaggle möchten Sie einladen, an unserem New York City Taxitarif-Ratespielwettbewerb teilzunehmen, der gerade stattfindet. Weitere Informationen finden Sie unter: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction*** Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Was sind die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum darf keine dieser Phasen übersprungen werden? Warum sind neuronale Netze gerade so beliebt? Wie können Sie ein Projekt für betreutes Lernen gestalten und mithilfe des Gradientenverfahrens und sinnvoll erstellten Datasets eine gute, generalisierbare Lösung finden? In diesem Kurs lernen Sie, verteilte Modelle für ML zu schreiben, die in TensorFlow skaliert werden, das Training dieser Modelle horizontal zu skalieren und leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen. Wir gehen darauf ein, wie Sie Rohdaten so in Merkmale umwandeln, dass ML wichtige Eigenschaften dieser Daten erlernen kann und menschliche Einblicke in das Problem zulässt. Schließlich lernen Sie, die richtige Mischung aus Parametern zu verwenden, um präzise und generalisierte Modelle zu erstellen, und Sie erhalten eine Einführung in die Theorie zum Lösen bestimmter Arten von ML-Problemen. Auf diese Weise gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von ML. Zuerst erstellen Sie eine auf ML ausgerichtete Strategie. Dann fahren Sie mit Modelltraining, Optimierung und Produktentwicklung fort. Hierbei helfen Ihnen praxisorientierte Labs der Google Cloud Platform....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

常见问题

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