Acerca de este Curso

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 12 horas para completar

Sugerido: 8–10 Stunden innerhalb einer Woche...

Alemán (German)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

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Alemán (German)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
17 minutos para completar

Einführung

2 videos (Total 7 minutos), 1 lectura
2 videos
Einführung in Qwiklabs5m
1 lectura
Kursressourcen herunterladen10m
3 horas para completar

Kernkonzept von TensorFlow

19 videos (Total 72 minutos), 4 cuestionarios
19 videos
Was ist TensorFlow?2m
Vorteile von gerichteten Graphen5m
TensorFlow API-Hierarchie3m
Verzögerte Bewertung4m
Graph und Sitzung4m
Tensoren auswerten2m
Graphen visualisieren2m
Tensoren6m
Variablen6m
Lab-Einführung: Low-Level-TensorFlow-Programme schreiben16s
Lösungen für das Lab8m
Einführung5m
Formprobleme3m
Formprobleme lösen2m
Probleme mit Datentypen1m
Fehlerbehebung bei Vollprogrammen4m
Einführung: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen15s
Demo: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen3m
3 ejercicios de práctica
Was ist TensorFlow?2m
Graph und Sitzung8m
Kernkonzept von TensorFlow20m
Semana
2
4 horas para completar

Estimator API

18 videos (Total 67 minutos), 4 cuestionarios
18 videos
Estimator API3m
Vorgefertigte Estimators5m
Demo: Modell über Hauspreise1m
Prüfpunktausführung1m
Datensätze im Speicher trainieren2m
Lab-Einführung: Estimator API39s
Lösungen für das Lab: Estimator API10m
Mit Dataset API große Datensätze trainieren8m
Lab-Einführung: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren35s
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren5m
Große Aufträge, verteiltes Training6m
Mit TensorBoard überwachen3m
Demo: TensorBoard-Benutzeroberfläche28s
Bereitstellungseingabefunktion5m
Zusammenfassung Estimator API1m
Lab-Einführung: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen51s
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen7m
1 ejercicio de práctica
Estimator API18m
Semana
3
2 horas para completar

TensorFlow-Modelle mit CMLE skalieren

6 videos (Total 29 minutos), 2 cuestionarios
6 videos
Gründe für die Cloud Machine Learning Engine6m
Modelle trainieren2m
Trainingsjobs überwachen und bereitstellen2m
Lab-Einführung: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren50s
Lösungen für das Lab: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren16m
1 ejercicio de práctica
Cloud MLE10m
2 minutos para completar

Zusammenfassung

1 video (Total 2 minutos)
1 video

Acerca de 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....

Acerca de Programa especializado Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

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. >>> 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 <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.