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可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为8 小时
日语
字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...
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讲师

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 17 分钟

専門講座の紹介

完成时间为 17 分钟
4 个视频 (总计 11 分钟)
4 个视频
GCPでの機械学習の専門講座のアジェンダ5分钟
Google を選ぶ理由1分钟
Google Cloud を選ぶ理由2分钟
1 个练习
モジュール 1 のテスト6分钟
完成时间为 1 小时

AI ファーストとは

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

Google の ML の取り組み

完成时间为 1 小时
6 个视频 (总计 36 分钟)
6 个视频
機械学習で生まれる驚き4分钟
機械学習の秘訣8分钟
機械学習とビジネス プロセス6分钟
機械学習への道のり10分钟
各フェーズを掘り下げる4分钟
1 个练习
モジュール 3 理解度チェック6分钟
完成时间为 1 小时

包括的な ML

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

クラウドの Python Notebook

完成时间为 5 小时
22 个视频 (总计 81 分钟), 1 个阅读材料, 4 个测验
22 个视频
Cloud Datalab1分钟
デモ: Cloud Datalab1分钟
開発プロセス2分钟
デモ: Cloud Datalab のリホスティング3分钟
マネージド サービスを活用する2分钟
コンピューティングとストレージ4分钟
Qwiklabs の概要3分钟
ラボの実践11分钟
Cloud Shell2分钟
クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービス1分钟
クラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析2分钟
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分钟
ラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する11分钟
ルールに代わる機械学習2分钟
Vision API のユースケース3分钟
Video intelligence API3分钟
Cloud Speech API3分钟
翻訳と自然言語4分钟
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分钟
1 个阅读材料
ラボ「VM のレンタル」の概要10分钟
1 个练习
モジュール 5 の理解度チェック6分钟
完成时间为 4 分钟

要約

完成时间为 4 分钟
1 个视频 (总计 4 分钟)

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来自HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版的热门评论

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关于 Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 专项课程

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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