Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация в области машинного обучения с TensorFlow от Google Cloud Institute.

Как Google использует машинное обучение на курсах португальского языка

Курс 1

• 19 часов
• 4,8 (73 оценки)

Детали курса

чему ты научишься

• Как платформа Vertex AI используется для создания, обучения и реализации моделей машинного обучения с использованием AutoML без написания единой строки кода.
• Опишите лучшие практики внедрения машинного обучения в Google Cloud.
• Используйте инструменты и среду Google Cloud Platform для работы с машинным обучением.
• Перечислите рекомендуемые принципы ответственного искусственного интеллекта.

Курс 2

• 11 часов
• 4,5 (31 оценка)

Детали курса

чему ты научишься

• описать, как улучшить качество данных и провести на их основе исследовательский анализ.
• Создавайте и обучайте модели AutoML с помощью Vertex AI и BigQuery ML.
• Оптимизируйте и оценивайте модели, используя функции потерь и показатели производительности.
• Создавайте повторяемые и расширяемые наборы данных для обучения, оценки и тестирования.

навыки, которые вы приобретете

• Категория: 1.96
• Категория: Ценности
• Категория: априорное и апостериорное
• Категория: критическое значение

Курс 3

• 18 часов
• 4,6 (23 оценки)

Детали курса

чему ты научишься

• Цель курса — воспользоваться гибкостью и простотой использования TensorFlow 2.x и Keras для создания, обучения и реализации моделей машинного обучения.
• Вы узнаете об иерархии API TensorFlow 2.x и познакомитесь с основными компонентами TensorFlow с помощью практических упражнений.
• Мы увидим, как работать с наборами данных и столбцами атрибутов.
• Вы научитесь проектировать и создавать конвейер ввода данных TensorFlow 2.x.
• Вы получите практический опыт загрузки данных CSV, массивов Numpy, текстовых данных и данных изображений с помощью tf.Data.Dataset, а также того, как создавать столбцы числовых, категориальных, категориальных и хеш-атрибутов.
• Мы представим API-интерфейсы Keras Sequential и Keras Functional, чтобы показать, как создавать модели глубокого обучения.
• Мы обсудим функции активации, потери и оптимизации.
• В практических лабораториях Jupyter вы можете создавать модели машинного обучения с помощью базовой линейной регрессии, а также базовой и расширенной логистической регрессии.
• Вы научитесь обучать, внедрять и создавать масштабные модели машинного обучения с помощью облачной платформы искусственного интеллекта.

Курс 4

• 8 часов
• 4,5 (15 оценок)

Детали курса

чему ты научишься

• Опишите хранилище функций Vertex AI и сравните основные аспекты, необходимые для создания хорошей функции.
• Используется для измерения функций в BigQuery ML, Keras и TensorFlow.
• Анализируйте, как выполнять предварительную обработку и использовать функции с помощью Dataflow и Dataprep.
• Реализуйте tf.Transform.

Курс 5

• 18 часов
• 4,7 (15 оценок)

Детали курса

чему ты научишься

• Это курс «Искусство и наука машинного обучения». Курс включает шесть модулей. Мы поговорим о необходимых навыках интуиции, рассуждения и экспериментирования в машинном обучении для адаптации и оптимизации моделей и повышения производительности.
• Вы научитесь масштабировать модели с использованием методов регуляризации и узнаете о влиянии гиперпараметров, таких как размер набора данных и скорость обучения, на производительность модели.
• Мы также обсудим некоторые наиболее распространенные алгоритмы оптимизации модели и покажем, как указать метод оптимизации в коде TensorFlow.