Über diesen Kurs

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Stufe „Anfänger“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Assess the feasibility of your own ML use case and its ability to meaningfully impact your business.

  • Identify the requirements to build, train, and evaluate an ML model.

  • Define data characteristics and biases that affect the quality of ML models.

  • Recognize key considerations for managing ML projects.

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Dozent

von

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up94%(7,924 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Introduction

1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 9 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
2 Videos
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3m
3 Lektüren
How to download course resources2m
Quiz Preparation10m
How to Send Feedback10m
1 praktische Übung
Use Cases30m
4 Stunden zum Abschließen

What is Machine Learning?

4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 71 min)
10 Videos
Characteristics of Data7m
ML vs. Artificial Intelligence3m
Predictive Insights and Repeated Decisions4m
Real Life Use Cases5m
Building a Chatbot Lab Review16m
Why ML now? Part 14m
Why ML Now? Part 28m
Understanding Images Lab Review10m
Using AI Responsibly2m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz5m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Employing ML

3 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 93 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
16 Videos
ML Terminology in Context5m
Acquiring Labeled Data Part 14m
Acquiring Labeled Data Part 25m
Labeling Service Demo5m
Model Training Part 15m
Model Training Part 24m
Model Evaluating5m
General Best Practices4m
Human Bias in ML Part 15m
Human Bias in ML Part 25m
Human Bias in ML Part 33m
Activity: Understanding Learned Relationships using the Embedding Projector Review7m
Fairness in ML Part 15m
Fairness in ML Part 23m
Activity: Applying Fairness Concerns with the What-If tool Review15m
2 Lektüren
Activity: Understanding Learned Relationships using the Embedding Projector15m
Activity: Applying Fairness Concerns with the What-If tool40m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz5m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Discovering ML Use Cases

2 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 67 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
14 Videos
Simplifying Rule-based Systems Part 14m
Simplifying Rule-based Systems Part 23m
Simplifying Rule-based Systems Part 34m
Streamlining Business Processes5m
Understanding Unstructured Data4m
Personalizing Experiences4m
Recommender Systems Part 14m
Recommender Systems Part 24m
Inspiring ML Use Cases5m
When to Use ML6m
Activity: Generating Novel Rhythms with Machine Learning Review4m
ML in Series8m
Summary2m
1 Lektüre
Activity: Generating Novel Rhythms with Machine Learning20m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz5m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

How to be successful at ML

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 78 min)
11 Videos
Data Strategy Part 18m
Data Strategy Part 24m
Data Strategy Part 36m
Predicting visitor purchases with BQML model18m
Data Governance Part 17m
Data Masking Demo2m
Data Governance Part 24m
Data Governance Part 38m
Creating a Culture of Innovation Part 15m
Creating a Culture of Innovation Part 26m
1 praktische Übung
Module 5 Quiz5m
4 Minuten zum Abschließen

Summary

4 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min)
1 Video

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Häufig gestellte Fragen

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