Acerca de este Curso

Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
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. 9 horas para completar
Japonés
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

7 minutos para completar

はじめに

7 minutos para completar
2 videos (Total 7 minutos)
2 videos
Qwiklabs の概要5m
3 horas para completar

コア TensorFlow

3 horas para completar
19 videos (Total 72 minutos)
19 videos
TensorFlow とは2m
有向グラフの利点5m
TensorFlow API の階層3m
遅延評価4m
グラフとセッション4m
テンソルの評価2m
グラフの可視化2m
テンソル6m
変数6m
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8m
はじめに5m
形の問題3m
形の問題の修正2m
データ型の問題1m
全プログラムのデバッグ4m
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3m
3 ejercicios de práctica
TensorFlow とは2m
グラフとセッション8m
コア TensorFlow20m
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Estimator API

4 horas para completar
18 videos (Total 67 minutos)
18 videos
Estimator API3m
事前作成済み Estimator5m
デモ: 住宅価格モデル1m
チェックポインティング1m
メモリ内データセットのトレーニング2m
ラボの概要: Estimator API39s
ラボのソリューション: Estimator API10m
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8m
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5m
大規模なジョブ、分散トレーニング6m
TensorBoard によるモニタリング3m
デモ: TensorBoard UI28s
処理入力関数5m
内容のまとめ: Estimator API1m
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7m
1 ejercicio de práctica
Estimator API18m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

CMLE で TensorFlow モデルをスケールする

2 horas para completar
6 videos (Total 29 minutos)
6 videos
Cloud Machine Learning Engine を使用する理由6m
モデルをトレーニングする2m
トレーニング ジョブのモニタリングとデプロイを行う2m
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16m
1 ejercicio de práctica
Cloud MLE10m
2 minutos para completar

まとめ

2 minutos para completar
1 video (Total 2 minutos)
1 video

Acerca de Programa especializado: 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

Preguntas Frecuentes

  • 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, when available.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

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