课程信息
Nach einem ersten Überblick über die Geschichte von ML erfahren Sie in diesem Kurs, weshalb heute mithilfe neuronaler Netzwerke viele Probleme so erfolgreich gelöst werden können. Wir erklären anschließend, wie Sie überwachtes Lernen zur Problemlösung einrichten und mithilfe des Gradientenverfahrens gute Ergebnisse erzielen. Dazu sind Datasets erforderlich, mit denen die Generalisierung möglich ist. In diesem Kurs zeigen wir Ihnen, wie Sie Datasets auf wiederholbare Weise erstellen, um Experimente zu ermöglichen. Kursziele: Erkennen, warum Deep Learning derzeit beliebt ist Modelle anhand von Verlustfunktionen und Leistungsmesswerten optimieren und auswerten Häufige Probleme rund um maschinelles Lernen minimieren Wiederholbare und skalierbare Datasets zum Trainieren, Auswerten und Testen erstellen...
Globe

100% 在线课程

立即开始,按照自己的计划学习。
Calendar

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
Intermediate Level

中级

Clock

Approx. 4 hours to complete

建议:7 hours/week...
Comment Dots

English

字幕:English, French, Portuguese (Brazilian), German, Spanish, Japanese...
Globe

100% 在线课程

立即开始,按照自己的计划学习。
Calendar

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
Intermediate Level

中级

Clock

Approx. 4 hours to complete

建议:7 hours/week...
Comment Dots

English

字幕:English, French, Portuguese (Brazilian), German, Spanish, Japanese...

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

Week
1
Clock
完成时间为 4 分钟

Einführung

Dieser Kurs vermittelt Ihnen ML-Basiswissen, damit Sie die Terminologie kennenlernen, die wir während der Spezialisierung verwenden. Sie bekommen außerdem praktische Tipps und Hinweise zu Fallstricken von ML-Fachleuten bei Google. Am Ende nehmen Sie den Code und das Fachwissen für Ihre eigenen ML-Modelle mit....
Reading
1 个视频(共 4 分钟)
Video1 个视频
Clock
完成时间为 1 小时

ML in der Praxis

In diesem Modul stellen wir einige der wichtigsten Arten maschinellen Lernens vor und sehen uns noch einmal die Entwicklung ML an. Sie können so schneller in die ML-Praxis einsteigen....
Reading
10 个视频(共 62 分钟), 1 个测验
Video10 个视频
Betreutes Lernen5分钟
Regression und Klassifizierung11分钟
Kurzer Rückblick auf ML: Lineare Regression7分钟
Kurzer Rückblick auf ML: Perzeptron5分钟
Kurzer Rückblick auf ML: Neuronale Netzwerke7分钟
Kurzer Rückblick auf ML: Entscheidungsbäume5分钟
Kurzer Rückblick auf ML: Kernel-Methoden4分钟
Kurzer Rückblick auf ML: Random Forests4分钟
Kurzer Rückblick auf ML: Moderne neuronale Netzwerke8分钟
Quiz1 个练习
Modul-Quiz6分钟
Clock
完成时间为 1 小时

Optimierung

In diesem Modul gehen wir die Optimierung von ML-Modellen durch....
Reading
13 个视频(共 61 分钟), 1 个测验
Video13 个视频
ML-Modelle definieren4分钟
Einführung in das Dataset "Natality"6分钟
Einführung in Verlustfunktionen6分钟
Gradientenverfahren5分钟
Fehlerbehebung bei einer Verlustkurve2分钟
Probleme mit ML-Modellen6分钟
Lab: Einführung in TensorFlow Playground6分钟
Lab: TensorFlow Playground für Fortgeschrittene3分钟
Lab: Mit neuronalen Netzwerken arbeiten6分钟
Fehlerbehebung bei einer Verlustkurve1分钟
Leistungsmesswerte3分钟
Wahrheitsmatrix5分钟
Quiz1 个练习
Modul-Quiz6分钟
Clock
完成时间为 3 小时

Generalisierung und Stichprobenerhebung

Jetzt ist es an der Zeit, eine recht seltsam anmutende Frage zu beantworten: Wann ist das genaueste ML-Modell nicht die beste Wahl? Wie wir im letzten Modul zur Optimierung angedeutet haben, erbringt ein Modell mit einem Verlustwert von 0 mit Ihrem Trainings-Dataset nicht automatisch auch mit realen Datasets ein gutes Ergebnis. ...
Reading
9 个视频(共 64 分钟), 3 个测验
Video9 个视频
Generalisierung und ML-Modelle6分钟
Wann das Modelltraining beendet werden sollte5分钟
Wiederholbare Beispiele in BigQuery erstellen6分钟
Demo: Datasets in BigQuery aufteilen8分钟
Einführung in das Lab1分钟
Lösungsübersicht für das Lab9分钟
Einführung in das Lab2分钟
Lösungsübersicht für das Lab23分钟
Quiz1 个练习
Modul-Quiz12分钟
Clock
完成时间为 3 分钟

Zusammenfassung

...
Reading
1 个视频(共 3 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....

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.

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心