Online cursus – gecertificeerde professionele specialisatie in machine learning met TensorFlow in de Google-cloud van het Google Cloud Institute

Ontdek hoe u machine learning gebruikt met Google Cloud. Ontdek Gebruik machine learning van begin tot eind in reële omstandigheden.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Gemiddeld niveau

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Projectmanagementvaardigheden
  • communicatieve vaardigheden
  • kritisch denken
  • analytische hulpmiddelen
  • Digitale marketing
  • Creativiteit bij het oplossen van problemen
  • Ervaring met het werken met nieuwe technologieën
  • teamwerkvaardigheden
  • strategische planning
  • Inzicht in de markt en het consumentengedrag

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Machine learning-ingenieur
  • Ontwikkelaar van kunstmatige intelligentie
  • Data-analist
  • data wetenschapper
  • Expert op het gebied van datamodellering
  • Softwareontwikkelaar gespecialiseerd in machine learning
  • Projectmanager op het gebied van kunstmatige intelligentie
  • Onderzoeker op het gebied van machine learning
  • TensorFlow-expert
  • Datasysteemanalist

Stage – een reeks van vijfdelige cursussen

Wat is machinaal leren?

  • Wat voor problemen kan het oplossen?
  • De vijf stappen die nodig zijn om een ​​use case af te handelen met behulp van machine learning:
    • Waarom is elke stap essentieel?
  • Waarom zijn neurale netwerken zo populair geworden?
  • Hoe definieer je een begeleid leerprobleem?
  • Hoe kom je met behulp van gradiëntafdaling tot een passende oplossing?
  • Een geschikte methode voor het bouwen van datasystemen.

Leer hoe u:

  • Creëer gedistribueerde machine learning-modellen die kunnen evolueren binnen TensorFlow.
  • Pas de training van de modellen aan om te profiteren van de horizontale expansiemogelijkheden.
  • Realiseer hoogwaardige prognoses.
  • Converteer onbewerkte gegevens naar functies, zodat machine learning-processen de belangrijke kenmerken in de gegevens kunnen identificeren.
  • om inzichten te creëren die betekenis hebben in de context van het probleem.
  • Om de combinatie van parameters te combineren die het mogelijk maken om nauwkeurige en nauwkeurige modellen te verkrijgen.
  • Het begrijpen van de theorie is noodzakelijk voor het oplossen van specifieke soorten machine learning-problemen.

Ervaar end-to-end machine learning:

  • Te beginnen met het creëren van een strategie gericht op machine learning.
  • Vooruitgang in het training-, optimalisatie- en modelproductieproces.
  • Praktische workshops met behulp van het Google Cloud-platform.

Inschrijving voor de stagereeks

Registratie voor deze stagereeks betekent acceptatie van de Qwiklabs Gebruiksvoorwaarden zoals beschreven in de FAQ en beschikbaar op: https://qwiklabs.com/terms_of_service

Toegepast leerproject

De specialisatiereeks omvat:

  • Hands-on workshops om uit te voeren op ons Qwiklabs-platform.
  • Toepassing van wat je leert in de opgenomen cursussen.
  • Projecten zijn gericht op een onderwerp als Google Cloud Platform-producten.
  • Praktische ervaring met de principes die in de modules worden uitgelegd.

Details of the courses that make up the specialization

Hoe Google machine learning toepast in taalcursussen Frans

Cursus 1 • 14 uur • 4,3 (16 beoordelingen)

  • Cursusdetails
  • wat ga je leren
    • Beschrijf het Vertex AI-platform en hoe u het kunt gebruiken om AutoML machine learning-modellen te maken, trainen en lanceren zonder code te schrijven.
    • Beschrijf de best practices voor het implementeren van machine learning in Google Cloud.
    • Maak gebruik van de tools en omgeving van Google Cloud Platform om ML te implementeren.
    • Formuleer goede praktijken voor verantwoorde IA.

Cursus 2 • 15 uur • 4,5 (11 beoordelingen)

  • Cursusdetails
  • wat ga je leren
    • Leg uit hoe u de gegevenskwaliteit kunt verbeteren en verkennende analyses kunt uitvoeren.
    • Maak en train AutoML-modellen met Vertex AI en BigQuery ML.
    • Optimaliseer en evalueer modellen met behulp van verliesfuncties en prestatiestatistieken.
    • Creëer datasets voor training, evaluatie en examen die kunnen worden gerepliceerd en uitgebreid.

Cursus 3 • 13 uur

  • Cursusdetails
  • wat ga je leren
    • Maak TensorFlow- en Keras-machine learning-modellen en beschrijf hun belangrijkste componenten.
    • Gebruik de tf.data-bibliotheek om gegevens en grote datasets te manipuleren.
    • Gebruik Kera’s sequentiële en functionele API’s voor eenvoudige en geavanceerde modelcreatie.
    • Train, start en transformeer ML-modellen voor grootschalige uitdagingen met Vertex AI.

Cursus 4 • 10 uur

  • Cursusdetails
  • wat ga je leren
    • Beschrijf de Vertex AI Feature Store en vergelijk de belangrijkste aspecten die kenmerkend zijn voor een relevante feature.
    • Voer functie-engineering uit met BigQuery ML, Keras en TensorFlow.
    • Ontdek hoe u functies kunt voorverwerken en verkennen met Dataflow en Dataprep.
    • gebruik tf.Transform.

Cursus 5 • 17 uur

  • Cursusdetails
  • wat ga je leren
    • Welkom bij de kunst en wetenschap van machinaal leren. Deze cursus bestaat uit 6 modules.
    • Tijdens de cursus onderzoeken we de basisvaardigheden – intuïtie, logica en experimenteren – die nodig zijn om uw ML-modellen aan te passen en hun prestaties te verbeteren.
    • We leren hoe u uw model kunt generaliseren met behulp van regularisatietechnieken en we bespreken het effect van hyperparameters zoals batchgrootte en leersnelheid op de modelprestaties.
    • We introduceren ook enkele van de meest voorkomende optimalisatiealgoritmen en leggen uit hoe u een optimalisatiemethode in uw TensorFlow-code instelt.