Über diesen Kurs

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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have basic familiarity with building models in TensorFlow.

Ca. 10 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Use TensorFlow Serving to do inference over the web

  • Check

    Navigate TensorFlow Hub, a repository of models that you can use for transfer learning

  • Check

    Evaluate how your models work and share model metadata using TensorBoard

  • Check

    Explore federated learning and how to retrain deployed models while maintaining data privacy

Kompetenzen, die Sie erwerben

TensorFlow ServingMachine Learningfederated learningTensorFlow HubTensorBoard

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Stufe „Mittel“

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have basic familiarity with building models in TensorFlow.

Ca. 10 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

TensorFlow Extended

1 Stunde zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 16 min), 3 Lektüren
10 Videos
Introduction24
Serving3m
Installing TF Serving1m
W1 L1 P430
Setup for serving2m
Serving1m
Predictions41
Passing data to serving1m
Getting the predictions back1m
3 Lektüren
Installation link10m
TF server running in colab10m
Link to the colab10m
Woche
2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Sharing pre-trained models with TensorFlow Hub

5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 20 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
11 Videos
Introduction to TF Hub2m
Transfer learning1m
Inference1m
Module storage2m
Text based models1m
Word embeddings1m
Experimenting with embeddings1m
Colab1m
Classify cats and dogs1m
Transfer learning1m
4 Lektüren
Tensorflow Hub link10m
Link to saved models10m
pre-trained word embeddings10m
MobileNet model details10m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Tensorboard: tools for model training

4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 16 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
10 Videos
Tensorboard scalars1m
Callbacks42
Histograms59
Publishing model details1m
Local tensorboard2m
Looking at graphics in a dataset2m
More than one image56
Confusion matrix2m
Multiple callbacks1m
1 Lektüre
tensorboard.dev10m
Woche
4

Woche 4

22 Minuten zum Abschließen

Federated Learning

22 Minuten zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 22 min)
9 Videos
Training on mobile devices2m
Data at the edge2m
How it works2m
Maintaining user privacy3m
Masking2m
APIs for Federated Learning2m
Example of federated learning2m
C4 W4 Outro59

Dozent

Bild des Dozenten, Laurence Moroney

Laurence Moroney

AI Advocate
Google Brain

Über deeplearning.ai

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

Über den Spezialisierung TensorFlow: Data and Deployment

Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your model. In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, use APIs to control how data splitting, and process all types of unstructured data. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more. Industries all around the world are adopting AI. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever. This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment....
TensorFlow: Data and Deployment

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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