About this Course
4.8
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1 reviews
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Intermediate Level

Intermediate Level

Hours to complete

Approx. 8 hours to complete

Suggested: 1 週間の学習(8~10 時間/週)...
Available languages

Japanese

Subtitles: Japanese, French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish...
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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
Hours to complete
17 minutes to complete

専門講座の紹介

専門講座とそれを教える Google エキスパートを紹介します。...
Reading
4 videos (Total 11 min), 1 quiz
Video4 videos
GCPでの機械学習の専門講座のアジェンダ5m
Google を選ぶ理由1m
Google Cloud を選ぶ理由2m
Quiz1 practice exercise
モジュール 1 のテスト6m
Hours to complete
1 hour to complete

AI ファーストとは

Google が自社の企業戦略は AI ファーストであると説明する際の意味と、実際の意味について学びます。...
Reading
17 videos (Total 52 min), 1 quiz
Video17 videos
機械学習の 2 つのステージ3m
Google サービスにおける機械学習5m
デモ: Google フォトにおける機械学習1m
Google 翻訳と Gmail1m
ヒューリスティックなルールを置き換える5m
データがすべて3m
ラボの概要 - 機械学習の問題を構造的に捉える1m
ラボの実践4m
デモ: アプリケーションにおける機械学習2m
事前トレーニング済みモデル3m
進化する機械学習2m
データ戦略5m
トレーニングとサービスのずれ5m
機械学習の戦略1m
ビジネスの変革2m
ラボの概要 - 機械学習のユースケースm
Quiz1 practice exercise
モジュール 2 の理解度チェック6m
Hours to complete
1 hour to complete

Google の ML の取り組み

このモジュールでは、Google が長年にわたって蓄積してきた組織としてのノウハウについて説明します。...
Reading
6 videos (Total 36 min), 1 quiz
Video6 videos
機械学習で生まれる驚き4m
機械学習の秘訣8m
機械学習とビジネス プロセス6m
機械学習への道のり10m
各フェーズを掘り下げる4m
Quiz1 practice exercise
モジュール 3 理解度チェック6m
Hours to complete
1 hour to complete

包括的な ML

このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトのままでは偏った判定を出力する理由と ML を製品に組み込む際の注意点について説明します。...
Reading
7 videos (Total 27 min), 1 quiz
Video7 videos
機械学習と人間のバイアス2m
包括的な評価指標3m
統計的な測定と許容範囲のトレードオフ4m
均等な機会を提供する6m
決断をシミュレートする3m
Facets でデータセットのエラーを見つける4m
Quiz1 practice exercise
モジュール 4 のテスト6m
Hours to complete
5 hours to complete

クラウドの Python Notebook

このモジュールでは、この専門講座で使う開発環境である Cloud Datalab を取り上げます。...
Reading
22 videos (Total 81 min), 1 reading, 4 quizzes
Video22 videos
Cloud Datalab1m
デモ: Cloud Datalab1m
開発プロセス2m
デモ: Cloud Datalab のリホスティング3m
マネージド サービスを活用する2m
コンピューティングとストレージ4m
Qwiklabs の概要3m
ラボの実践11m
Cloud Shell2m
クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービス1m
クラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析2m
クラウドの第 3 の波: BigQuery と Cloud Datalabm
ラボの概要: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する1m
ラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する11m
ルールに代わる機械学習2m
Vision API のユースケース3m
Video intelligence API3m
Cloud Speech API3m
翻訳と自然言語4m
ラボ: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要m
ラボからソリューションへ9m
Reading1 reading
ラボ「VM のレンタル」の概要10m
Quiz1 practice exercise
モジュール 5 の理解度チェック6m
Hours to complete
4 minutes to complete

要約

...
Reading
1 video (Total 4 min)
4.8

Top Reviews

By KMOct 4th 2018

分かりやすく、為になり、楽しめた。良いコースだと思う。講習ビデオは短くまとまっているので、家事の合間でも自分のペースで進める事ができる。

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 Specialization

機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラル ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。 問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。さらに、機械学習(ML)がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。最後に、正確で一般化されたモデルを生成し、特定の ML 問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。まず ML 集中型の戦略の構築から始め、その後 Google Cloud Platform のハンズオンラボを通じてモデルのトレーニング、最適化、本稼働まで、ML に関する手順全体を実習します。...
Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

More questions? Visit the Learner Help Center.