Informações sobre o curso
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: 11 hours/week...
Idiomas disponíveis

Alemão

Legendas: Alemão, Francês, Portuguese (Brazilian), Inglês, Espanhol, Japonês...
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
4 minutos para concluir

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....
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1 vídeo (total de (Total 4 mín.) min)
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Horas para completar
1 hora para concluir

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....
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10 vídeos (total de (Total 62 mín.) min), 1 teste
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Betreutes Lernen5min
Regression und Klassifizierung11min
Kurzer Rückblick auf ML: Lineare Regression7min
Kurzer Rückblick auf ML: Perzeptron5min
Kurzer Rückblick auf ML: Neuronale Netzwerke7min
Kurzer Rückblick auf ML: Entscheidungsbäume5min
Kurzer Rückblick auf ML: Kernel-Methoden4min
Kurzer Rückblick auf ML: Random Forests4min
Kurzer Rückblick auf ML: Moderne neuronale Netzwerke8min
Quiz1 exercício prático
Modul-Quiz6min
Horas para completar
1 hora para concluir

Optimierung

In diesem Modul gehen wir die Optimierung von ML-Modellen durch....
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13 vídeos (total de (Total 61 mín.) min), 1 teste
Video13 videos
ML-Modelle definieren4min
Einführung in das Dataset "Natality"6min
Einführung in Verlustfunktionen6min
Gradientenverfahren5min
Fehlerbehebung bei einer Verlustkurve2min
Probleme mit ML-Modellen6min
Lab: Einführung in TensorFlow Playground6min
Lab: TensorFlow Playground für Fortgeschrittene3min
Lab: Mit neuronalen Netzwerken arbeiten6min
Fehlerbehebung bei einer Verlustkurve1min
Leistungsmesswerte3min
Wahrheitsmatrix5min
Quiz1 exercício prático
Modul-Quiz6min
Horas para completar
3 horas para concluir

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. ...
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9 vídeos (total de (Total 64 mín.) min), 3 testes
Video9 videos
Generalisierung und ML-Modelle6min
Wann das Modelltraining beendet werden sollte5min
Wiederholbare Beispiele in BigQuery erstellen6min
Demo: Datasets in BigQuery aufteilen8min
Einführung in das Lab1min
Lösungsübersicht für das Lab9min
Einführung in das Lab2min
Lösungsübersicht für das Lab23min
Quiz1 exercício prático
Modul-Quiz12min
Horas para completar
3 minutos para concluir

Zusammenfassung

...
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1 vídeo (total de (Total 3 mín.) min)
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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 on Google Cloud Platform auf Deutsch

>>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<< *** Google Cloud und Kaggle möchten Sie einladen, an unserem New York City Taxitarif-Ratespielwettbewerb teilzunehmen, der gerade stattfindet. Weitere Informationen finden Sie unter: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction*** Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Was sind die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum darf keine dieser Phasen übersprungen werden? Warum sind neuronale Netze gerade so beliebt? Wie können Sie ein Projekt für betreutes Lernen gestalten und mithilfe des Gradientenverfahrens und sinnvoll erstellten Datasets eine gute, generalisierbare Lösung finden? In diesem Kurs lernen Sie, verteilte Modelle für ML zu schreiben, die in TensorFlow skaliert werden, das Training dieser Modelle horizontal zu skalieren und leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen. Wir gehen darauf ein, wie Sie Rohdaten so in Merkmale umwandeln, dass ML wichtige Eigenschaften dieser Daten erlernen kann und menschliche Einblicke in das Problem zulässt. Schließlich lernen Sie, die richtige Mischung aus Parametern zu verwenden, um präzise und generalisierte Modelle zu erstellen, und Sie erhalten eine Einführung in die Theorie zum Lösen bestimmter Arten von ML-Problemen. Auf diese Weise gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von ML. Zuerst erstellen Sie eine auf ML ausgerichtete Strategie. Dann fahren Sie mit Modelltraining, Optimierung und Produktentwicklung fort. Hierbei helfen Ihnen praxisorientierte Labs der Google Cloud Platform....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

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 é um dos poucos cursos oferecidos na Coursera que está disponível apenas para alunos que pagaram ou tenham recebido auxílio financeiro. Caso tenha interesse em fazer este curso, mas não possa pagar a taxa, o incentivamos a enviar uma solicitação de auxílio financeiro.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.