课程信息
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低レベルの TensorFlow を導入し、分散型機械学習モデルを作成するために必要なコンセプトと API を開発します。TensorFlow モデルのトレーニングをスケールアウトし、Cloud Machine Learning Engine を使った高性能な予測を提供する方法について説明します。 コースの目的: TensorFlow で機械学習モデルを作成する TensorFlow ライブラリを使用して数値の問題を解決する TensorFlow コードによくある問題のトラブルシューティングとデバッグを行う tf.estimator を使用して ML モデルを作成、トレーニング、評価する Cloud ML Engine を使用して ML モデルの大規模なトレーニング、デプロイ、本稼働を行う...
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可灵活调整截止日期

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Intermediate Level

中级

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建议:1 週間の学習(8~10 時間/週)

完成时间大约为11 小时
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字幕:English, Portuguese (Brazilian), German, Spanish, Japanese
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

章节
Clock
完成时间为 7 分钟

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 个视频(共 7 分钟)
Video2 个视频
Qwiklabs の概要5分钟
Clock
完成时间为 3 小时

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 个视频(共 72 分钟), 4 个测验
Video19 个视频
TensorFlow とは2分钟
有向グラフの利点5分钟
TensorFlow API の階層3分钟
遅延評価4分钟
グラフとセッション4分钟
テンソルの評価2分钟
グラフの可視化2分钟
テンソル6分钟
変数6分钟
ラボの概要: 下位レベルの TensorFlow プログラムの作成分钟
ラボのソリューション8分钟
はじめに5分钟
形の問題3分钟
形の問題の修正2分钟
データ型の問題1分钟
全プログラムのデバッグ4分钟
概要: 全プログラムのデバッグ分钟
デモ: 全プログラムのデバッグ3分钟
Quiz3 个练习
TensorFlow とは2分钟
グラフとセッション8分钟
コア TensorFlow20分钟

2

章节
Clock
完成时间为 4 小时

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 个视频(共 67 分钟), 4 个测验
Video18 个视频
Estimator API3分钟
事前作成済み Estimator5分钟
デモ: 住宅価格モデル1分钟
チェックポインティング1分钟
メモリ内データセットのトレーニング2分钟
ラボの概要: Estimator API分钟
ラボのソリューション: Estimator API10分钟
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分钟
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钟
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分钟
大規模なジョブ、分散トレーニング6分钟
TensorBoard によるモニタリング3分钟
デモ: TensorBoard UI分钟
処理入力関数5分钟
内容のまとめ: Estimator API1分钟
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钟
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分钟
Quiz1 个练习
Estimator API18分钟

3

章节
Clock
完成时间为 2 小时

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 个视频(共 29 分钟), 2 个测验
Video6 个视频
Cloud Machine Learning Engine を使用する理由6分钟
モデルをトレーニングする2分钟
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分钟
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钟
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分钟
Quiz1 个练习
Cloud MLE10分钟
Clock
完成时间为 2 分钟

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 个视频(共 2 分钟)
Video1 个视频
まとめ2分钟

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 Google Cloud Platform 日本語版 专项课程

>>> 注:本専門講座は現在、すべてのコースを日本語で準備中です。コース1,2,3は日本語で利用可能で、残りのコース4,5 は、近日中に日本語で利用可能になります。<<< >>> この専門講座に登録すると、FAQ に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳細については、https://qwiklabs.com/terms_of_service をご覧ください。<<< 機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。5 段階に分けて、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する手法と、こうした段階を省略しないことが重要である理由とは何でしょうか。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。 教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つけ、周到なデータセットを作成する方法について、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スケールアウトし、高性能な予測を提供する方法を学びます。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たりできるように、元データを特徴に変換します。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の知識を獲得するための、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

常见问题

  • 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. If you’d like to take this course, but can’t afford the course fee, we encourage you to submit a financial aid application.

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