Expert op het gebied van kunstmatige intelligentie
Softwareontwikkelaar op het gebied van kunstmatige intelligentie
Onderzoeker op het gebied van machine learning
Projectmanager op het gebied van datatechnologieën
Analist informatiesystemen
Expert in voorspellende modellen
Ingenieur voor cloudoplossingen
Stage – een vijfdelige cursusreeks
Wat is machinaal leren?
Welke soorten problemen kan het oplossen?
Wat zijn de vijf stappen om een potentiële case om te zetten in een bruikbare hulpbron met behulp van machine learning-technologie?
Waarom is het belangrijk om geen stappen over te slaan?
Waarom zijn neurale netwerken zo populair?
Hoe kun je een begeleid leerprobleem presenteren en een goede algemene oplossing vinden met behulp van gradiëntafdaling en een gemeten manier om datasets te creëren?
Leer machine learning-modellen schrijven
Gedistribueerde modellen die in TensorFlow kunnen worden geschaald en voorspellingen van hoge kwaliteit bieden.
Zet onbewerkte gegevens om in functies op een manier waarmee de machine belangrijke kenmerken van de gegevens kan leren en menselijke inzichten kan afleiden voor het oplossen van problemen.
Leer de juiste parameters te combineren die zullen leiden tot de ontwikkeling van nauwkeurige en algemene modellen.
Maak kennis met de theorie voor het oplossen van verschillende soorten problemen in AA.
End-to-end machine learning-ervaring
Beginnend met het bouwen van een strategie gericht op AA.
Vooruitgang op het gebied van modeltraining, optimalisatie en productie.
Praktijklabs met behulp van het Google Cloud-platform.
Door mee te doen aan deze stage
U accepteert de Servicevoorwaarden van Qwiklabs zoals vermeld in de FAQ.
Deze stage omvat praktijkgerichte labs met behulp van ons Qwiklabs-platform.
Met de praktische componenten kunt u de vaardigheden die u in de videolessen aanleert, toepassen.
De projecten omvatten onderwerpen zoals de Google Cloud Platform-producten die bij Qwiklabs worden gebruikt en gedefinieerd.
Je doet praktijkervaring op met de termen die in alle modules worden uitgelegd.
Details of the courses that make up the specialization
Hoe Google machine learning toepast in cursussen Spaans
Cursus 1
15 uur
4,6 (239 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
Beschrijf het Vertex AI-platform en hoe het wordt gebruikt om AutoML-leermodellen te creëren, trainen en implementeren zonder een regel code te schrijven.
Beschrijf de aanbevelingen voor het implementeren van machine learning in Google Cloud.
Gebruik de tools en omgeving van Google Cloud Platform om AA uit te voeren.
Definieer de aanbevelingen voor verantwoorde IA.
Cursus 2
13 uur
4,7 (127 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
Beschrijf hoe u de datakwaliteit kunt verbeteren en verkennende data-analyses kunt uitvoeren.
Verzamel en train AutoML-modellen met Vertex AI en BigQuery.
Optimaliseer en evalueer de modellen met behulp van verliesfuncties en prestatiecriteria.
Creëer datasets voor training, evaluatie en testen die kunnen worden herhaald en uitgebreid.
Cursus 3
18 uur
4,5 (134 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
De cursus richt zich op het flexibele en eenvoudige gebruik van TensorFlow 2.x en Keras om machine learning-modellen te creëren, trainen en implementeren.
Je leert over de API-structuur van TensorFlow 2.x en maakt aan de hand van praktische oefeningen kennis met de belangrijkste componenten van TensorFlow.
We leren u werken met gegevensgroepen en attribuutkolommen.
Je leert een data pipeline ontwerpen en bouwen in TensorFlow 2.x.
U krijgt praktische ervaring met het laden van NumPy-arrays, afbeeldingen en tekstgegevens met tf.data.Dataset, evenals CSV-gegevens met Pandas.
U zult ook praktische ervaring opdoen met het maken van numerieke attribuutkolommen, categorieën en definities met clipping.
Ook laten we u kennismaken met de sequentiële en functionele API van Keras voor het maken van deep learning-modellen.
We zullen het hebben over activerings-, verlies- en optimalisatiefuncties.
Met onze praktische labs op Jupyter-notebooks kunt u eenvoudige lineaire regressie- en eenvoudige en geavanceerde machine learning-modellen voor logistische regressie bouwen.
U leert machine learning-modellen op schaal trainen, uitvoeren en implementeren met het Cloud AI Platform.
Wat je leert kopen:
Categorie: TensorFlow
Categorie: Python-programmering
Categorie: machinaal leren
Categorie: Functietechniek
Cursus 4
9 uur
4.3 (35 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
Beschrijf de Vertex AI fit-winkel en vergelijk de belangrijkste aspecten van een nuttige functie.
Voer functie-engineering uit met BigQuery ML, Keras en TensorFlow.
Analyseer hoe u functies kunt verwerken en verkennen met Dataflow en Dataprep.
Cursus 5
19 uur
4,7 (50 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
AA-modelregels met behulp van regularisatietechnieken.
Pas de grootte van de spaarinzet en de leersnelheid aan om de prestaties van het model te verbeteren.
