Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung TensorFlow: Data and Deployment

4.7
Sterne
429 Bewertungen

97 %

Laurence Moroney

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von

Spezialisierung TensorFlow: Data and Deploymentdeeplearning.ai

Über diesen Kurs

9.241 kürzliche Aufrufe

Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
In this final course, you’ll explore four different scenarios you’ll encounter when deploying models. You’ll be introduced to TensorFlow Serving, a technology that lets you do inference over the web. You’ll move on to TensorFlow Hub, a repository of models that you can use for transfer learning. Then you’ll use TensorBoard to evaluate and understand how your models work, as well as share your model metadata with others. Finally, you’ll explore federated learning and how you can retrain deployed models with user data while maintaining data privacy.

This Specialization builds upon our TensorFlow in Practice Specialization. If you are new to TensorFlow, we recommend that you take the TensorFlow in Practice Specialization first. To develop a deeper, foundational understanding of how neural networks work, we recommend that you take the Deep Learning Specialization.

Flexible Fristen

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Kurs 4 von 4 in

Spezialisierung TensorFlow: Data and Deployment

Stufe „Mittel“

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

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch

Was Sie lernen werden

Use TensorFlow Serving to do inference over the web
Navigate TensorFlow Hub, a repository of models that you can use for transfer learning
Evaluate how your models work and share model metadata using TensorBoard
Explore federated learning and how to retrain deployed models while maintaining data privacy

Kompetenzen, die Sie erwerben

TensorFlow Serving
Machine Learning
federated learning
TensorFlow Hub
TensorBoard

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Spezialisierung TensorFlow: Data and Deployment

Stufe „Mittel“

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

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch

Dozent

Dozentenbewertung

4,89/5 (39 Bewertungen)

Laurence Moroney

Instructor

Lead AI Advocate, Google

381.916 Lernende

15 Kurse

von

deeplearning.ai

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung97%(1,074 Bewertungen)

Woche

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

TensorFlow Extended

3 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 21 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

12 Videos

Introduction, A conversation with Andrew Ng2m

Introduction24

Serving3m

Installing TF Serving1m

TensorFlow Serving summary30

Setup for serving2m

Serving1m

Predictions41

Passing data to serving1m

Getting the predictions back1m

Running the colab2m

Complex model2m

5 Lektüren

Downloading the Ungraded Labs and Programming Assignments10m

Installation link10m

TF server running in colab10m

Serving with Fashion MNIST10m

Ungraded Assignment - Serving with MNIST10m

1 praktische Übung

Week 1 Quiz

Woche

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Sharing pre-trained models with TensorFlow Hub

6 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 20 min), 7 Lektüren, 3 Quiz

11 Videos

Introduction, A conversation with Andrew Ng2m

Introduction to TF Hub2m

Transfer learning1m

Inference1m

Module storage2m

Text based models1m

Word embeddings1m

Experimenting with embeddings1m

Colab1m

Classify cats and dogs1m

Transfer learning1m

7 Lektüren

Tensorflow Hub link10m

Link to saved models10m

Colab10m

Pre-trained Word Embeddings10m

Text Classification Colab10m

MobileNet model details10m

Colab10m

1 praktische Übung

Week 2 Quiz

Woche

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Tensorboard: tools for model training

6 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 16 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Federated Learning

2 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 22 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

Bewertungen

4.7

53 Bewertungen

5 stars
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4 stars
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3 stars
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Top-Bewertungen von ADVANCED DEPLOYMENT SCENARIOS WITH TENSORFLOW

von MS2. Mai 2020

Very practical and advanced topics taught in easily understandable way.

von SM10. Apr. 2020

This topic seems to be very important but the content is not as good as rest of the weeks content, more explanations and more simple examples could have helped

von NB29. Juli 2022

Excellent Content. It Will definitely Advance my career.

von SP3. Mai 2021

Nice course about tensorflow deployment techniques

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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 machine learning models.

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, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data, and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. 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 Artificial Intelligence. 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. Looking for a place to start? Master the foundational basics of TensorFlow with the DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate. Looking to customize and build powerful real-world models for complex scenarios? Check out the TensorFlow: Advanced Techniques Specialization.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow