This course covers designing and building a TensorFlow input data pipeline, building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models, writing ML models for scaled use, and writing specialized ML models.
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Stufe „Mittel“
Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Was Sie lernen werden
Create TensorFlow and Keras machine learning models and understand their key components
Use the tf.data library to manipulate data and large datasets
Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation
Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Machine Learning
- Python Programming
- Build Input Data Pipeline
- Tensorflow
- keras
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Minute zum Abschließen
Introduction to the Course
This module provides an overview of the course and its objectives.
1 Minute zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min)
1 Stunde zum Abschließen
Introduction to the TensorFlow ecosystem
This module introduces the TensorFlow framework and previews its main components as well as the overall API hierarchy.
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 19 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Design and Build an Input Data Pipeline
Data is the a crucial component of a machine learning model. Collecting the right data is not enough. You also need to make sure you put the right processes in place to clean, analyze and transform the data, as needed, so that the model can take the most signal of it as possible. In this module we discuss training on large datasets with tf.data, working with in-memory files, and how to get the data ready for training. Then we discuss embeddings, and end with an overview of scaling data with tf.keras preprocessing layers.
5 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 41 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
6 Stunden zum Abschließen
Building Neural Networks with the TensorFlow and Keras API
In this module, we discuss activation functions and how they are needed to allow deep neural networks to capture nonlinearities of the data. We then provide an overview of Deep Neural Networks using the Keras Sequential and Functional APIs. Next we describe model subclassing, which offers greater flexibility in model building. The module ends with a lesson on regularization.
6 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Training at Scale with Vertex AI
In this module, we describe how to train TensorFlow models at scale using Vertex AI.
2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 7 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
Summary
This module is a summary of the TensorFlow on Google Cloud course.
1 Stunde zum Abschließen
4 Lektüren
Bewertungen
- 5 stars61,82Â %
- 4 stars25,09Â %
- 3 stars8,99Â %
- 2 stars2,56Â %
- 1 star1,52Â %
Top-Bewertungen von TENSORFLOW ON GOOGLE CLOUD
von AH10. Aug. 2018
Pretty helpful in getting to know the various levels of abstractions of tensorflow API and avoiding various pitfalls while building the Tensorflow model
von SR14. Juni 2018
very useful for getting up to speed on tensorflowa little inconvenient that you have to start the infrastructure for each lab, takes minutes (5-7)
von PR26. Dez. 2018
Amazing course! The short length of videos makes it lot easier for students to follow! Google is honestly the best at whatever it does! :)
von AJ14. Nov. 2020
Excellent 'Introduction' to TensorFlow 2.0 (HINT: 'Introduction' does not mean 'Easy').
Evan Jones is at his best giving rapid intuitive explanations of advanced topics in deep neural networks.
Häufig gestellte Fragen
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