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学生职业成果

43%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

44%

通过此课程获得实实在在的工作福利

29%

加薪或升职
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7 小时
英语(English)
字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...

您将获得的技能

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

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43%

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加薪或升职
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up92%(2,933 个评分)Info
1

1

完成时间为 9 分钟

Introduction

完成时间为 9 分钟
2 个视频 (总计 9 分钟)
2 个视频
Intro to Qwiklabs5分钟
完成时间为 2 小时

Practical ML

完成时间为 2 小时
10 个视频 (总计 62 分钟)
10 个视频
Supervised Learning5分钟
Regression and Classification11分钟
Short History of ML: Linear Regression7分钟
Short History of ML: Perceptron5分钟
Short History of ML: Neural Networks7分钟
Short History of ML: Decision Trees5分钟
Short History of ML: Kernel Methods4分钟
Short History of ML: Random Forests4分钟
Short History of ML: Modern Neural Networks8分钟
1 个练习
Module Quiz30分钟
完成时间为 2 小时

Optimization

完成时间为 2 小时
13 个视频 (总计 60 分钟)
13 个视频
Defining ML Models4分钟
Introducing the Natality Dataset6分钟
Introducing Loss Functions6分钟
Gradient Descent5分钟
Troubleshooting a Loss Curve2分钟
ML Model Pitfalls6分钟
Lab: Introducing the TensorFlow Playground6分钟
Lab: TensorFlow Playground - Advanced3分钟
Lab: Practicing with Neural Networks6分钟
Loss Curve Troubleshooting1分钟
Performance Metrics3分钟
Confusion Matrix5分钟
1 个练习
Module Quiz30分钟
完成时间为 4 小时

Generalization and Sampling

完成时间为 4 小时
9 个视频 (总计 64 分钟)
9 个视频
Generalization and ML Models6分钟
When to Stop Model Training5分钟
Creating Repeatable Samples in BigQuery6分钟
Demo: Splitting Datasets in BigQuery8分钟
Lab Introduction1分钟
Lab Solution Walkthrough9分钟
Lab Introduction2分钟
Lab Solution Walkthrough23分钟
1 个练习
Module Quiz30分钟
完成时间为 3 分钟

Summary

完成时间为 3 分钟
1 个视频 (总计 3 分钟)
1 个视频

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

What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

常见问题

  • 是的,您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程,才能访问预览不包括的内容。

  • 如果您决定在班次开始日期之前注册课程,那么您将可以访问课程的所有课程视频和阅读材料。班次开始之后,您便可以提交作业。

  • 在您注册且班次开课之后,您将可以访问所有视频和其他资源,包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业,并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

  • 如果您成功完成课程,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。

  • 该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一,目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。

  • 如果订阅,您可以获得 7 天免费试听,在此期间,您可以取消课程,无需支付任何罚金。在此之后,我们不会退款,但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策

  • 是的,Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请,申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤,包括毕业项目。了解更多

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