Informações sobre o curso
654

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 11 horas para completar

Sugerido: 1 週間の学習(8~10 時間/週)...

Japonês

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
7 minutos para concluir

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。...
2 vídeos (total de (Total 7 mín.) min)
2 videos
Qwiklabs の概要5min
3 horas para concluir

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。 "...
19 vídeos (total de (Total 72 mín.) min), 4 testes
19 videos
TensorFlow とは2min
有向グラフの利点5min
TensorFlow API の階層3min
遅延評価4min
グラフとセッション4min
テンソルの評価2min
グラフの可視化2min
テンソル6min
変数6min
ラボの概要: 下位レベルの TensorFlow プログラムの作成16s
ラボのソリューション8min
はじめに5min
形の問題3min
形の問題の修正2min
データ型の問題1min
全プログラムのデバッグ4min
概要: 全プログラムのデバッグ15s
デモ: 全プログラムのデバッグ3min
3 exercícios práticos
TensorFlow とは2min
グラフとセッション8min
コア TensorFlow20min
Semana
2
4 horas para concluir

Estimator API

このモジュールでは、Estimator API について説明します。...
18 vídeos (total de (Total 67 mín.) min), 4 testes
18 videos
Estimator API3min
事前作成済み Estimator5min
デモ: 住宅価格モデル1min
チェックポインティング1min
メモリ内データセットのトレーニング2min
ラボの概要: Estimator API39s
ラボのソリューション: Estimator API10min
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8min
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35s
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5min
大規模なジョブ、分散トレーニング6min
TensorBoard によるモニタリング3min
デモ: TensorBoard UI28s
処理入力関数5min
内容のまとめ: Estimator API1min
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51s
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7min
1 exercício prático
Estimator API18min
Semana
3
2 horas para concluir

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。...
6 vídeos (total de (Total 29 mín.) min), 2 testes
6 videos
Cloud Machine Learning Engine を使用する理由6min
モデルをトレーニングする2min
トレーニング ジョブのモニタリングとデプロイを行う2min
ラボの概要: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする50s
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16min
1 exercício prático
Cloud MLE10min
2 minutos para concluir

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。...
1 vídeo (total de (Total 2 mín.) min)
1 vídeos

Sobre 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....

Sobre o Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.