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“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Französisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

17 Minuten zum Abschließen

Introduction de la spécialisation

17 Minuten zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 11 min)
4 Videos
Programme de la spécialisation5m
Pourquoi choisir Google ?1m
Pourquoi choisir Google Cloud ?2m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 16m
1 Stunde zum Abschließen

Le rôle central de l'intelligence artificielle

1 Stunde zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 52 min)
17 Videos
Les deux étapes du ML3m
Utilisation du ML dans les produits Google5m
Démonstration : Utilisation du ML dans Google Photos1m
Google Traduction et Gmail1m
Remplacer des règles heuristiques5m
Priorité aux données3m
Présentation de l'atelier : Cerner un problème de ML1m
Explication de l'atelier4m
Démonstration : Utilisation du ML dans des applications2m
Modèles pré-entraînés3m
Évolution constante du marché du ML2m
Stratégie de données5m
Décalage entre les données d'entraînement et de diffusion5m
Stratégie de ML1m
Transformez votre entreprise2m
Introduction au lab : Cas d'utilisation du ML26
1 praktische Übung
Questionnaire du module 26m
1 Stunde zum Abschließen

Le machine learning chez Google

1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 36 min)
6 Videos
Les surprises du ML4m
L'ingrédient secret du ML8m
Le ML et les processus commerciaux6m
Transition vers le ML10m
Récapitulatif des cinq phases du ML4m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 36m
1 Stunde zum Abschließen

Le machine learning inclusif

1 Stunde zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 27 min)
7 Videos
Machine learning et biais humains2m
Évaluation des métriques pour l'inclusion3m
Mesures statistiques et compromis acceptables4m
Égalité des chances6m
Simuler des prises de décision3m
Rechercher des erreurs dans un ensemble de données à l'aide de Facets4m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 46m
5 Stunden zum Abschließen

Blocs-notes Python dans le cloud

5 Stunden zum Abschließen
22 Videos (Gesamt 81 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
22 Videos
Cloud Datalab1m
Démonstration : Cloud Datalab1m
Processus de développement2m
Démonstration : transfert d'hébergement d'un bloc-notes Cloud Datalab3m
Utiliser des services gérés2m
Calcul et stockage4m
Présentation de Qwiklabs3m
Explication de l'atelier11m
Cloud Shell2m
Troisième évolution du cloud : services entièrement gérés1m
Troisième évolution du cloud : analyse des données sans serveur2m
Troisième évolution du cloud : BigQuery et Cloud Datalab52
Présentation de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery1m
Explication de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery11m
L'intelligence du ML2m
API Vision en action3m
API Video Intelligence3m
API Cloud Speech3m
Traduction avec l'API Natural Language4m
Présentation de l'atelier : API de ML pré-entraînées49
Explication de l'atelier9m
1 Lektüre
Présentation de l'atelier sur la location d'une VM10m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 56m
4 Minuten zum Abschließen

Récapitulatif

4 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min)

Über den Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML. Vous expérimenterez le ML de bout en bout en commençant par créer une stratégie centrée sur le ML, puis en progressant dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de production de modèles grâce à des ateliers pratiques faisant appel à Google Cloud Platform. >>> En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Häufig gestellte Fragen

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