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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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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

Inhaltsbewertung89%(3,516 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

1 Minute zum Abschließen

Introduction to the Course

1 Minute zum Abschließen

1 Video (Gesamt 1 min)

1 Stunde zum Abschließen

Introduction to the TensorFlow ecosystem

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

10 Videos

Introduction22An ML recap2mTraining on large datasets with tf.data API3mWorking in-memory and with files3mGetting the data ready for model training6mEmbeddings8mCoursera: Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs4mLab intro: TensorFlow Dataset API27Scaling data processing with tf.data and Keras preprocessing layers10mLab intro: Classifying structured data using Keras preprocessing layers31

1 Lektüre

Resources: Design and Build a TensorFlow Input Data Pipeline10m

1 praktische Übung

Design and Build Input Data Pipeline16m

Woche2

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Building Neural Networks with the TensorFlow and Keras API

6 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 4 Quiz

11 Videos

Introduction30Activation functions8mTraining neural networks with TensorFlow 2 and the Keras Sequential API7mServing models in the cloud3mLab intro: Introducing the Keras Sequential API on Vertex AI Platform33Training neural networks with TensorFlow 2 and the Keras Functional API9mLab intro: Build a DNN using the Keras Functional API on Vertex AI Platform29Model subclassing3m(Optional) Lab intro: Making new layers and models via subclassing39Regularization basics4mHow can we meaure model complexity: L1 vs. L2 Regularization 5m

1 Lektüre

Resources: Building Neural Networks with the TensorFlow and Keras API10m

1 praktische Übung

Building Neural Networks in TensorFlow with Keras API18m

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Training at Scale with Vertex AI

2 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 7 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

1 Stunde zum Abschließen

Summary

1 Stunde zum Abschließen

4 Lektüren

Bewertungen

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332 Bewertungen

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Top-Bewertungen von TENSORFLOW ON GOOGLE CLOUD

von DW16. Okt. 2018

pretty good. some of the code in the last lab could be better explained. also please debug the cloud shell, as it does not always show the "web preview" button ;) otherwise, good job!

von SR2. Aug. 2018

Nice start. Have a look at Andrew NG's course, especially how they do the labs. Might give you some ideas for your next class versions.

von JZ3. Nov. 2022

Quite a technical course with sophisticated lab sessions, but I got good hands-on experience on building NN models using Keras and TF functional API as well as deploying the model in Vertex AI.

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! :)

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Häufig gestellte Fragen

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