Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация по машинному обучению в Google Cloud

Изучите машину в системах Google Cloud. Реальный опыт комплексного машинного обучения.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация по машинному обучению в Google Cloud

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Теленерфлоу
  • машинное обучение
  • разработка функций
  • облачные вычисления
  • Вертексный ИИ

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Разрабатывает модели машинного обучения
  • аналитик данных
  • Инженер данных
  • Эксперт в АвтоМЛ
  • Разработчик в BigQuery ML
  • Инженер по функциям
  • Менеджер проектов в области машинного обучения
  • Разработчик облачных решений Google
  • Эксперт TensorFlow
  • Анализатор производительности модели

Стажировка — серия из 5 курсов

Что такое машинное обучение и какие проблемы оно может решить?

  • Как можно создавать, обучать и запускать модели машинного обучения на Scala, не написав ни единой строчки кода?
  • Когда следует использовать автоматическое машинное обучение или персонализированное обучение?

Чему вы научитесь на курсе?

  • Создавайте модели Vertex AI AutoML, не написав ни единой строки кода.
  • Создавайте модели BigQuery ML, используя базовые знания SQL.
  • Создавайте собственные обучающие задания в Vertex AI, которые можно запускать с помощью контейнеров (при наличии базовых знаний Docker).
  • Используйте хранилище функций для управления данными и управления средой.
  • Применяйте разработку функций для улучшения моделей.
  • Определите подходящие варианты обработки данных для вашего варианта использования.
  • Используйте VERTEX VIZIER для настройки гиперпараметров, чтобы объединить правильное сочетание параметров и получить точные и обобщенные модели.
  • Понять теорию решения конкретных типов задач машинного обучения.
  • Напишите распределенные модели, которые масштабируются в TensorFlow.
  • Используйте лучшие практики для внедрения машинного обучения на платформе Google Cloud.

Условия эксплуатации

Регистрируясь на эту стажировку, вы соглашаетесь с Условиями обслуживания Qwiklabs, как указано в разделе часто задаваемых вопросов, расположенном по адресу: https://qwiklabs.com/terms_of_service .

Практический учебный проект

Эта стажировка предполагает сочетание практических занятий с использованием нашей платформы Qwiklabs. Эти практические компоненты позволят вам применить навыки, полученные на видеолекциях. Проекты будут включать такие темы, как продукты Google Cloud Platform, которые используются в соответствии с определениями в Qwiklabs. Вы можете рассчитывать на получение практического опыта использования концепций, объясняемых в модулях.

Details of the courses that make up the specialization

Как Google занимается машинным обучением

Курс 1 • 11 часов • 4,6 (7260 отзывов)

Детали курса
  • Объясните, что такое платформа Vertex AI и как она используется для быстрого создания, обучения и запуска моделей автоматизированного машинного обучения без необходимости написания кода.
  • Опишите лучшие практики внедрения машинного обучения в Google Cloud.
  • Воспользуйтесь преимуществами инструментов и среды Google Cloud для машинного обучения.
  • Сформулируйте лучшие практики для ответственного ИИ.

Подготовка к машинному обучению

Курс 2 • 14 часов • 4,6 (4294 отзыва)

Детали курса
  • Объясните, как улучшить качество данных и выполнить исследовательский анализ данных.
  • Создавайте и обучайте модели автоматизированного машинного обучения с помощью Vertex AI и BigQuery ML.
  • Оптимизируйте и оценивайте модели, используя функции потерь и показатели производительности.
  • Создавайте повторяемые и масштабируемые системы данных для обучения, оценки и тестирования.
Навыки, которые вы получите:
  • Категория: инклюзивное обучение
  • Категория: BigQuery
  • Категория: Интерфейсы прикладного программирования (API)
  • Категория: машинное обучение
  • Категория: Облачная платформа Google

TensorFlow в облаке Google

Курс 3 • 13 часов • 4,4 (2769 отзывов)

Детали курса
  • Спроектируйте и создайте конвейер входных данных для TensorFlow.
  • Используйте библиотеку tf.data для управления данными в больших наборах данных.
  • Используйте последовательные и функциональные интерфейсы Keras для создания простых и сложных моделей.
  • Обучайте, запускайте и вводите в эксплуатацию модели машинного обучения в любом масштабе с помощью Vertex AI.
Навыки, которые вы получите:
  • Категория: ТензорФлоу
  • Категория: машинное обучение
  • Категория: облачные вычисления

разработка функций

Курс 4 • 8 часов • 4,5 (1763 отзыва)

Детали курса
  • Объясните, что такое пул функций Vertex AI, и сравните ключевые аспекты, необходимые для хорошей функции.
  • Выполняйте разработку функций с помощью BigQuery ML, Keras и TensorFlow.
  • Обсудите, как предварительно обрабатывать и исследовать функции с помощью Dataflow и Dataprep.
  • используйте tf.Transform.
Навыки, которые вы получите:
  • Категория: ТензорФлоу
  • Категория: Программирование на Python
  • Категория: машинное обучение
  • Категория: Керас
  • Категория: Построение конвейера входных данных

Машинное обучение в организации

Курс 5 • 19 часов • 4,6 (1465 отзывов)

Детали курса
  • Объясните варианты управления данными, управления и предварительной обработки.
  • Определите, когда следует использовать Vertex AutoML, BigQuery ML и пользовательское обучение.
  • Примените Vertex Vizier к гиперпараметрам.
  • Объясните, как создавать прогнозы в группах и онлайн, определять управление моделями и создавать конвейеры с помощью Vertex AI.
Навыки, которые вы получите:
  • Категория: ТензорФлоу
  • Категория: BigQuery
  • Категория: машинное обучение
  • Категория: очистка данных

Похожие