Acerca de este Curso

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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. 6 horas para completar
Alemán (German)
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

14 minutos para completar

Einführung

14 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos), 1 lectura
1 video
1 lectura
Kursressourcen herunterladen10m
1 hora para completar

ML in der Praxis

1 hora para completar
10 videos (Total 62 minutos)
10 videos
Betreutes Lernen5m
Regression und Klassifizierung11m
Kurzer Rückblick auf ML: Lineare Regression7m
Kurzer Rückblick auf ML: Perzeptron5m
Kurzer Rückblick auf ML: Neuronale Netzwerke7m
Kurzer Rückblick auf ML: Entscheidungsbäume5m
Kurzer Rückblick auf ML: Kernel-Methoden4m
Kurzer Rückblick auf ML: Random Forests4m
Kurzer Rückblick auf ML: Moderne neuronale Netzwerke8m
1 ejercicio de práctica
Modul-Quiz6m
1 hora para completar

Optimierung

1 hora para completar
13 videos (Total 61 minutos)
13 videos
ML-Modelle definieren4m
Einführung in das Dataset "Natality"6m
Einführung in Verlustfunktionen6m
Gradientenverfahren5m
Fehlerbehebung bei einer Verlustkurve2m
Probleme mit ML-Modellen6m
Lab: Einführung in TensorFlow Playground6m
Lab: TensorFlow Playground für Fortgeschrittene3m
Lab: Mit neuronalen Netzwerken arbeiten6m
Fehlerbehebung bei einer Verlustkurve1m
Leistungsmesswerte3m
Wahrheitsmatrix5m
1 ejercicio de práctica
Modul-Quiz6m
3 horas para completar

Generalisierung und Stichprobenerhebung

3 horas para completar
9 videos (Total 64 minutos)
9 videos
Generalisierung und ML-Modelle6m
Wann das Modelltraining beendet werden sollte5m
Wiederholbare Beispiele in BigQuery erstellen6m
Demo: Datasets in BigQuery aufteilen8m
Einführung in das Lab1m
Lösungsübersicht für das Lab9m
Einführung in das Lab2m
Lösungsübersicht für das Lab23m
1 ejercicio de práctica
Modul-Quiz12m
3 minutos para completar

Zusammenfassung

3 minutos para completar
1 video (Total 3 minutos)

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

  • 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.

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  • 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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