Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“

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

Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Perform efficient ETL tasks using Tensorflow Data Services APIs

  • Construct train/validation/test splits of any dataset - either custom or present in TensorFlow Hub Dataset library - using Splits API

  • Use different modules and functions of the TFDS API to prepare your data for training pipelines

  • Identify bottlenecks in your input pipelines and increase your workflow efficiency by input parallelization

Kompetenzen, die Sie erwerben

Artificial Neural NetworkTensorflowExtraction, Transformation And Loading (ETL)Data PipelinesTensorFlow Datasets
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Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch

Dozent

von

Placeholder

deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 21 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
Introduction1m
Popular Datasets2m
Data Pipelines58
Extract, Transform and Load3m
Versioning Datasets2m
Looking at the Notebook1m
Using TFDS in Keras to Train Fashion MNIST 3m
Horses or Humans in TFDS2m
Week 1 Wrap Up49
4 Lektüren
Downloading the Coding Examples and Exercises10m
Try Out the Notebook Yourself10m
Try the Horses or Human Notebook10m
Grader Note10m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Splits and Slices API for Datasets in TF

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 26 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
Introduction to Splits API5m
Splits API Notebook Walkthrough5m
File Structure in TensorFlow Datasets1m
Feature Descriptors4m
TFRecord Colab Walkthrough5m
Week 2 Wrap Up1m
3 Lektüren
Splits API Colab10m
TFRecord Colab 10m
Grader Note10m
1 praktische Übung
Week 230m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Exporting Your Data into the Training Pipeline

3 Stunden zum Abschließen
21 Videos (Gesamt 44 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
21 Videos
Introduction22
Input Data1m
Basic Mechanics2m
Numeric and Bucketized Columns2m
Vocabulary and Hashed Columns, Feature Crossing2m
Embedding Columns2m
Introduction24
Notebook Walkthrough4m
Introduction19
Numpy, Pandas and Images2m
CSV3m
Text and TFRecord1m
Generators1m
Introduction17
Notebook walkthrough4m
Introduction1m
Using Numpy and Pandas2m
Image Data1m
CSV Data4m
Text Data2m
5 Lektüren
Link to the Notebook10m
Link to the CNN Course10m
Link to the Notebook10m
CSV Colab10m
Link to the Course 10m
1 praktische Übung
Week 3 Quiz30m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Performance

3 Stunden zum Abschließen
22 Videos (Gesamt 44 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
22 Videos
Introduction36
ETL2m
What Happens When You Train a Model2m
Introduction25
Caching58
Parallelism APIs2m
Autotuning2m
Parallelizing Data Extraction2m
Best Practices for Code Improvements3m
A Few Words by Laurence34
A conversation with Andrew Ng1m
Introduction44
How to Start Using a Dataset2m
Implementation4m
File Access and Possible Problems in Data3m
Publishing the Dataset3m
Introduction18
Going Through the Colab- Part 12m
Going Through the Colab - Part 22m
Closing Words14
A conversation with Andrew Ng1m
2 Lektüren
URLs10m
Link to the Colab10m
2 praktische Übungen
Week 4 Quiz
Publishing your Dataset Quiz

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Häufig gestellte Fragen

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