Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

33%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

25%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
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 „Fortgeschritten“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Englisch

Dozent

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up90%(1,683 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

18 Minuten zum Abschließen

Welcome to the course

18 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 8 min), 1 Lektüre
2 Videos
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs5m
1 Lektüre
How to Send Feedback10m
2 Stunden zum Abschließen

Architecting Production ML Systems

2 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 31 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
11 Videos
The Components of an ML System1m
The Components of an ML System: Data Analysis and Validation4m
The Components of an ML System: Data Transformation + Trainer1m
The Components of an ML System: Tuner + Model Evaluation and Validation2m
The Components of an ML System: Serving1m
The Components of an ML System: Orchestration + Workflow3m
The Components of an ML System: Integrated Frontend + Storage1m
Training Design Decisions4m
Serving Design Decisions5m
Designing from Scratch2m
1 Lektüre
Lab Intro: Structured data prediction using AI Platform10m
2 praktische Übungen
Components of ML Systems
Architecting Production ML Systems4m
1 Stunde zum Abschließen

Ingesting data for Cloud-based analytics and ML

1 Stunde zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 25 min)
7 Videos
Data On-Premise3m
Large Datasets3m
Data on Other Clouds1m
Existing Databases2m
Demo: Load data into BigQuery5m
Demo: Automatic ETL Pipelines into GCP4m
1 praktische Übung
Ingesting data for Cloud-based analytics and ML10m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Designing Adaptable ML systems

2 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 33 min)
11 Videos
Adapting to Data2m
Changing Distributions3m
Exercise: Adapting to Data1m
Right and Wrong Decisions3m
System Failure1m
Mitigating Training-Serving Skew through Design1m
Lab Intro: Serving ML Predictions in batch and real-time1m
Lab Solution: Serving ML Predictions in batch and real-time8m
Debugging a Production Model3m
Summary59
1 praktische Übung
Designing Adaptable ML Systems5m
1 Stunde zum Abschließen

Designing High-performance ML systems

1 Stunde zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 46 min)
12 Videos
Training5m
Predictions2m
Why distributed training?4m
Distributed training architectures6m
Faster input pipelines3m
Native TensorFlow Operations3m
TensorFlow Records1m
Parallel pipelines6m
Data parallelism with All Reduce4m
Parameter Server Approach2m
Inference3m
1 praktische Übung
Designing High-performance ML systems
2 Stunden zum Abschließen

Hybrid ML systems

2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 47 min)
8 Videos
Machine Learning on Hybrid Cloud5m
KubeFlow2m
Demo: KubeFlow21m
Embedded Models2m
TensorFlow Lite2m
Optimizing for Mobile5m
Summary2m
1 praktische Übung
Hybrid ML systems
12 Minuten zum Abschließen

Course Summary

12 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min), 1 Lektüre
1 Video
1 Lektüre
Additional Resources10m

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