Acerca de este Curso
100 % en línea

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Horas para completar

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: 11 hours/week...
Idiomas disponibles

Alemán (German)

Subtítulos: Alemán (German), Francés (French), Portugués (de Brasil), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Horas para completar
4 minutos para completar

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 video (Total 4 minutos)
Video1 video
Horas para completar
1 hora para completar

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 videos (Total 62 minutos), 1 quiz
Video10 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
Quiz1 ejercicio de práctica
Modul-Quiz6m
Horas para completar
1 hora para completar

Optimierung

In diesem Modul gehen wir die Optimierung von ML-Modellen durch....
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13 videos (Total 61 minutos), 1 quiz
Video13 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
Quiz1 ejercicio de práctica
Modul-Quiz6m
Horas para completar
3 horas para completar

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 videos (Total 64 minutos), 3 quizzes
Video9 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
Quiz1 ejercicio de práctica
Modul-Quiz12m
Horas para completar
3 minutos para completar

Zusammenfassung

...
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1 video (Total 3 minutos)

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 del programa especializado 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

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 deseas tomar este curso, pero no puedes pagar la tarifa, te sugerimos enviar una solicitud de ayuda económica.

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