Çevrimiçi kurs – Google Bulut Enstitüsü’nün Google bulutunda TensorFlow ile makine öğreniminde sertifikalı profesyonel uzmanlık

Google Cloud ile makine öğrenimini nasıl kullanacağınızı öğrenin. Keşfedin Makine öğrenimini baştan sona gerçek koşullarda kullanın.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google Bulut Enstitüsü'nün Google bulutunda TensorFlow ile makine öğreniminde sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Proje yönetimi becerileri
  • iletişim becerileri
  • eleştirel düşünme
  • analitik araçlar
  • Dijital pazarlama
  • Problem çözmede yaratıcılık
  • Yeni teknolojilerle çalışma deneyimi
  • takım çalışması yetenekleri
  • stratejik planlama
  • Piyasayı ve tüketici davranışlarını anlamak

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Makine öğrenimi mühendisi
  • Yapay zeka geliştiricisi
  • Veri analisti
  • veri bilimcisi
  • Veri modelleme uzmanı
  • Makine öğrenimi alanında uzmanlaşan yazılım geliştiricisi
  • Yapay zeka alanında proje yöneticisi
  • Makine öğrenimi alanında araştırmacı
  • TensorFlow uzmanı
  • Veri sistemleri analisti

Staj – beş bölümlük kurslardan oluşan bir dizi

Makine öğrenimi nedir?

  • Ne tür sorunları çözebilir?
  • Bir kullanım senaryosunu makine öğrenimi yardımıyla ele almak için gereken beş adım:
    • Her adım neden önemlidir?
  • Sinir ağları neden bu kadar popüler hale geldi?
  • Denetimli öğrenme problemini nasıl tanımlarsınız?
  • Gradyan inişin yardımıyla uygun bir çözüme nasıl ulaşırsınız?
  • Veri sistemleri oluşturmak için uygun bir yöntem.

Nasıl yapılacağını öğrenin:

  • TensorFlow içinde gelişebilecek dağıtılmış makine öğrenimi modelleri oluşturun.
  • Yatay genişleme yeteneğinden yararlanmak için modellerin eğitimini ayarlayın.
  • Yüksek performanslı tahminlere ulaşın.
  • Makine öğrenimi süreçlerinin verilerdeki önemli özellikleri tanımlayabilmesi için ham verileri özelliklere dönüştürün.
  • Sorun bağlamında anlamı olan içgörüler yaratmak.
  • Kesin ve doğru modeller elde etmeyi sağlayan parametrelerin kombinasyonunu birleştirmek.
  • Teoriyi anlamak, belirli türdeki makine öğrenimi problemlerini çözmek için gereklidir.

Uçtan uca makine öğrenimini deneyimleyin:

  • Makine öğrenimine odaklanan bir strateji oluşturmakla başlayın.
  • Eğitim, optimizasyon ve model üretim sürecindeki ilerleme.
  • Google Cloud platformunu kullanan pratik atölyeler.

Staj serisine kayıt

Bu staj serisine kaydolmak, SSS’de ayrıntıları verilen ve https://qwiklabs.com/terms_of_service adresinde bulunan Qwiklabs Kullanım Koşullarının kabul edildiği anlamına gelir.

Uygulamalı öğrenme projesi

Uzmanlık serisi şunları içerir:

  • Qwiklabs platformumuzda gerçekleştirilecek uygulamalı atölye çalışmaları.
  • Kayıtlı derslerde öğrendiklerinizin uygulanması.
  • Projeler, Google Cloud Platform ürünleri gibi bir konuya odaklanır.
  • Modüllerde açıklanan ilkelerde pratik deneyim.

Details of the courses that make up the specialization

Google, Fransızca dil kurslarında makine öğrenimini nasıl yapıyor?

Kurs 1 • 14 saat • 4,3 (16 değerlendirme)

  • Kurs detayları
  • ne öğreneceksin
    • Vertex AI platformunu ve AutoML makine öğrenimi modellerini kod yazmadan oluşturmak, eğitmek ve başlatmak için nasıl kullanılacağını açıklayın.
    • Google Cloud’da makine öğrenimini uygulamaya yönelik en iyi uygulamaları açıklayın.
    • ML’yi uygulamak için Google Cloud Platform araçlarından ve ortamından yararlanın.
    • Sorumlu iç denetime ilişkin iyi uygulamaları formüle edin.

Kurs 2 • 15 saat • 4,5 (11 değerlendirme)

  • Kurs detayları
  • ne öğreneceksin
    • Veri kalitesinin nasıl artırılacağını ve keşif analizlerinin nasıl gerçekleştirileceğini açıklayın.
    • Vertex AI ve BigQuery ML ile AutoML modelleri oluşturun ve eğitin.
    • Kayıp fonksiyonlarını ve performans ölçümlerini kullanarak modelleri optimize edin ve değerlendirin.
    • Eğitim, değerlendirme ve test için çoğaltılabilen ve genişletilebilen veri kümeleri oluşturun.

Kurs 3 • 13 saat

  • Kurs detayları
  • ne öğreneceksin
    • TensorFlow ve Keras makine öğrenimi modellerini oluşturun ve bunların temel bileşenlerini açıklayın.
    • Verileri ve büyük veri kümelerini yönetmek için tf.data kitaplığını kullanın.
    • Basit ve gelişmiş model oluşturmak için Keras Sıralı ve İşlevsel API’lerini kullanın.
    • Vertex AI ile büyük ölçekli zorluklara karşı makine öğrenimi modellerini eğitin, başlatın ve dönüştürün.

Kurs 4 • 10 saat

  • Kurs detayları
  • ne öğreneceksin
    • Vertex AI Özellik Mağazasını tanımlayın ve ilgili özelliği karakterize eden ana hususları karşılaştırın.
    • BigQuery ML, Keras ve TensorFlow’u kullanarak özellik mühendisliği gerçekleştirin.
    • Dataflow ve Dataprep’i kullanarak özellikleri nasıl ön işleme tabi tutacağınızı ve keşfedeceğinizi keşfedin.
    • tf.Transform’u kullanın.

Kurs 5 • 17 saat

  • Kurs detayları
  • ne öğreneceksin
    • Makine Öğrenimi Sanatı ve Bilimi’ne hoş geldiniz. Bu ders 6 modülden oluşmaktadır.
    • Kurs sırasında makine öğrenimi modellerinizi ayarlamak ve performanslarını artırmak için gereken temel becerileri (sezgi, mantık ve deneme) inceleyeceğiz.
    • Düzenlileştirme tekniklerini kullanarak modelinizi nasıl genelleştireceğinizi öğreneceğiz ve toplu iş boyutu ve öğrenme oranı gibi hiper parametrelerin model performansı üzerindeki etkisini tartışacağız.
    • Ayrıca en yaygın optimizasyon algoritmalarından bazılarını tanıtacağız ve TensorFlow kodunuzda bir optimizasyon yöntemini nasıl ayarlayacağınızı açıklayacağız.

İlgili ürünler