Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

40%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

44%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

19%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Generalize a ML model using Regularization techniques

  • Tune batch size and learning rate for better model performance

  • Optimize a ML model

  • Apply the concepts in TensorFlow code

Kompetenzen, die Sie erwerben

TensorflowMachine LearningCloud Computing

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Stufe „Mittel“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch

Dozent

von

Placeholder

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up83%(1,501 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Minuten zum Abschließen

Introduction

3 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 3 min)
1 Video
2 Stunden zum Abschließen

The Art of ML

2 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 29 min)
10 Videos
Regularization4m
L1 & L2 Regularizations4m
Lab Intro: Regularization12
Lab: Regularization2m
Learning rate and batch size5m
Optimization1m
Practicing with Tensorflow code1m
Lab Intro: Hand-Tuning ML Models18
Lab Solution: Hand-Tuning ML Models7m
2 praktische Übungen
Art of ML30m
Learning Rate and Batch Size30m
2 Stunden zum Abschließen

Hyperparameter Tuning

2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 8 min)
5 Videos
Parameters vs Hyperparameters2m
Think Beyond Grid Search3m
Lab Intro: Improve model accuracy by Hyperparameter Tuning23
Lab Solution: Improve model accuracy by Hyperparameter Tuning with Cloud AI Platform30
1 praktische Übung
Hyperparameter Tuning30m
Woche
2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

A pinch of science

1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 28 min)
5 Videos
Regularization for sparsity5m
Lab: L1 Regularization3m
Lab Solution: L1 Regularization51
Logistic Regression17m
2 praktische Übungen
L1 Regularization30m
Logistic Regression30m
3 Stunden zum Abschließen

The science of neural networks

3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 70 min)
6 Videos
Neural Networks18m
Lab: Neural Networks Playground12m
Training Neural Networks14m
Lab: Using Neural Networks to build a ML model11m
Multi-class Neural Networks10m
2 praktische Übungen
Training Neural Networks30m
Multi-class Neural Networks30m
Woche
3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Embeddings

1 Stunde zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 31 min)
7 Videos
Review of Embeddings5m
Recommendations4m
Data-driven Embeddings3m
Sparse Tensors4m
Train an Embedding4m
Similarity Property7m
1 praktische Übung
Embeddings30m
2 Stunden zum Abschließen

Custom Estimator

2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 30 min)
5 Videos
Model Function6m
Lab Intro: Implementing a Custom Estimator11m
Keras Models4m
Demo: Keras Models + Estimator2m
1 praktische Übung
Custom Estimator30m
5 Minuten zum Abschließen

Summary

5 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 5 min)
2 Videos
Specialization Summary2m

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