在线课程 – Google Cloud 机器学习专业认证

在 Google Cloud 系统中学习机器。端到端 ML 的实际体验。

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在线课程 - Google Cloud 机器学习专业认证

Professional Certificate

中档

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Telnerflow
  • 机器学习
  • 属性工程
  • 云计算
  • 顶点 AI

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 开发机器学习模型
  • 数据分析师
  • 数据工程师
  • AutoML 专家
  • BigQuery ML 开发者
  • 功能工程师
  • 机器学习领域的项目经理
  • Google Cloud 解决方案开发人员
  • TensorFlow 专家
  • 模型性能分析器

专业化 – 5 门课程系列

什么是机器学习，它可以解决哪些问题？

  • 如何在不编写任何代码的情况下大规模构建、训练和启动机器学习模型？
  • 何时应使用自动化机器学习或个性化培训？

您将在课程中学到什么？

  • 无需编写任何代码即可构建 Vertex AI AutoML 模型。
  • 利用 SQL 基础知识构建 BigQuery ML 模型。
  • 在 Vertex AI 中创建自定义训练作业，您可以使用容器（具有 Docker 的基本知识）运行这些作业。
  • 使用 Feature Store 进行数据管理和环境管理。
  • 实施特征工程以改进模型。
  • 为您的使用案例确定适当的信息处理选项。
  • 使用 VERTEX VIZIER 微调超参数，以组合正确的参数组合，从而产生准确的广义模型。
  • 了解解决特定类型的机器大小问题的理论。
  • 编写可在 TensorFlow 中扩展的分散模型。
  • 利用最佳做法在 Google Cloud 平台上应用机器学习技术。

使用条款

报名参加本次实习，即表示您同意Qwiklabs使用条款，如常见问题解答中所述： https://qwiklabs.com/terms_of_service。

实践学习项目

这种专业化涉及通过我们的 Qwiklabs 平台进行动手实验的组合。这些实践元素将使您能够应用您在视频讲座中学到的技能。项目将包括 Google Cloud Platform 产品等主题，这些产品将根据 Qwiklabs 中的设置使用。您可以期望获得模块中解释的概念的实践经验。

Details of the courses that make up the specialization

Google 如何进行机器学习

课程 1 • 11 小时 • 4.6 （7,260 评论）

课程详情
  • 解释什么是 Vertex AI 平台，以及如何使用它快速构建、训练和启动自动化机器学习模型，而无需编写代码。
  • 描述在 Google 云中实施机器学习的最佳做法。
  • 利用 Google Cloud 的工具和环境来执行机器学习。
  • 制定负责任的 AI 的最佳实践。

机器学习准备

课程 2 • 14 小时 • 4.6 （4,294 条评论）

课程详情
  • 说明如何提高数据质量并执行探索性数据分析。
  • 使用 Vertex AI 和 BigQuery ML 构建和训练自动化机器学习模型。
  • 使用损失函数和性能指标优化和评估模型。
  • 创建用于训练、评估和测试的重复且可扩展的数据系统。
您将获得的技能：
  • 类别： 包容性学习
  • 类别： BigQuery
  • 类别： 应用程序编程接口 （API）
  • 类别： 机器学习
  • 类别： Google Cloud Platform

Google Cloud 中的 TensorFlow

课程 3 • 13 小时 • 4.4 （2,769 条点评）

课程详情
  • 为 TensorFlow 设计和构建输入数据管道。
  • 使用 tf.data 库处理大型数据集中的数据。
  • 使用 Keras Sequential 和 Functional 接口创建简单和高级的模型。
  • 使用 Vertex AI 大规模训练、启动机器学习模型并将其转化为行动。
您将获得的技能：
  • 类别： TensorFlow
  • 类别： 机器学习
  • 类别： 云计算

属性工程

课程 4 • 8 小时 • 4.5 （1,763 条点评）

课程详情
  • 解释什么是 Vertex AI 功能存储库，并比较良好功能所需的关键方面。
  • 使用 BigQuery ML、Keras 和 TensorFlow 执行特征工程。
  • 讨论如何使用 Dataflow 和 Dataprep 预处理和探索功能。
  • 使用 tf.变换。
您将获得的技能：
  • 类别： TensorFlow
  • 类别： Python 编程
  • 类别： 机器学习
  • 类别： Keras
  • 类别： 输入数据管道构建

组织中的机器学习

课程 5 • 19 小时 • 4.6 （1,465 条评论）

课程详情
  • 说明数据管理、政府和预处理选项。
  • 确定何时使用 Vertex AutoML、BigQuery ML 和自定义训练。
  • 将 Vertex Vizier 应用于超参数。
  • 介绍如何使用 Vertex AI 分组和在线创建预测、配置模型管理以及创建管道。
您将获得的技能：
  • 类别： TensorFlow
  • 类别： BigQuery
  • 类别： 机器学习
  • 类别： 数据清理

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