Machine LearningTensorflowadvanced deploymentObject DetectionJavaScriptConvolutional Neural NetworkTensorFlow.jsTensorFlow LiteMathematical OptimizationTensorFlow Servingfederated learningTensorFlow Hub
von
Spezialisierung TensorFlow: Data and Deploymentdeeplearning.aiWas Sie lernen werden
Run models in your browser using TensorFlow.js
Prepare and deploy models on mobile devices using TensorFlow Lite
Access, organize, and process training data more easily using TensorFlow Data Services
Explore four advanced deployment scenarios using TensorFlow Serving, TensorFlow Hub, and TensorBoard
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
21,955 kürzliche Aufrufe
Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models.
In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more.
Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever.
This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment.
Praktisches Lernprojekt
In the TensorFlow: Data and Deployment Specialization, you will learn to apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more, implementing projects you can add to your portfolio and show in interviews.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Mittel“
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich.
Ca. 4 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 4 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
Zertifikat zur Vorlage
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Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
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Stufe „Mittel“
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich.
Ca. 4 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 4 Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung
Browser-based Models with TensorFlow.js
462 Bewertungen
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Device-based Models with TensorFlow Lite
262 Bewertungen
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Data Pipelines with TensorFlow Data Services
187 Bewertungen
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow
158 Bewertungen
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
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deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, deeplearning.ai is on a mission to make world-class AI education accessible to people around the globe so that we can all benefit from an AI-powered future.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
We suggest taking the TensorFlow in Practice Specialization first to develop basic familiarity with modeling in TensorFlow. You should also be comfortable using JavaScript and Swift, which you'll use in Courses 1 and 2. If you want to get a deeper, foundational understanding of how neural networks work, you can take the Deep Learning Specialization.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
