About this Course
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Approx. 12 hours to complete

Suggested: 8–10 Stunden innerhalb einer Woche...
Available languages

German

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
Hours to complete
7 minutes to complete

Einführung

Zum Schreiben von Programmen für maschinelles Lernen verwenden wir TensorFlow. Dieser Kurs bietet daher eine Einführung in das Tool. Im ersten Kurs haben Sie erfahren, wie Sie geschäftliche Herausforderungen in Aufgaben für das maschinelle Lernen umformulieren. Sie haben gelernt, wie maschinelles Lernen in der Praxis funktioniert und wie Sie verwertbare Datasets erstellen. Nachdem Sie die benötigten Daten erfasst haben, können Sie mit dem Schreiben von ML-Programmen beginnen....
Reading
2 videos (Total 7 min)
Video2 videos
Einführung in Qwiklabs5m
Hours to complete
3 hours to complete

Kernkonzept von TensorFlow

Dies ist eine Einführung in die Hauptkomponenten von TensorFlow und Sie lernen in praktischen Übungen, wie Sie ein ML-Programm erstellen. Außerdem vergleichen und schreiben Sie Programme für verzögerte Bewertungen sowie erforderliche Programme, arbeiten mit Graphen, Sitzungen und Variablen und beheben schließlich Fehler in TensorFlow-Programmen. ...
Reading
19 videos (Total 72 min), 4 quizzes
Video19 videos
Was ist TensorFlow?2m
Vorteile von gerichteten Graphen5m
TensorFlow API-Hierarchie3m
Verzögerte Bewertung4m
Graph und Sitzung4m
Tensoren auswerten2m
Graphen visualisieren2m
Tensoren6m
Variablen6m
Lab-Einführung: Low-Level-TensorFlow-Programme schreiben16s
Lösungen für das Lab8m
Einführung5m
Formprobleme3m
Formprobleme lösen2m
Probleme mit Datentypen1m
Fehlerbehebung bei Vollprogrammen4m
Einführung: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen15s
Demo: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen3m
Quiz3 practice exercises
Was ist TensorFlow?2m
Graph und Sitzung8m
Kernkonzept von TensorFlow20m
Week
2
Hours to complete
4 hours to complete

Estimator API

In diesem Modul wird die Estimator API erläutert....
Reading
18 videos (Total 67 min), 4 quizzes
Video18 videos
Estimator API3m
Vorgefertigte Estimators5m
Demo: Modell über Hauspreise1m
Prüfpunktausführung1m
Datensätze im Speicher trainieren2m
Lab-Einführung: Estimator API39s
Lösungen für das Lab: Estimator API10m
Mit Dataset API große Datensätze trainieren8m
Lab-Einführung: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren35s
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren5m
Große Aufträge, verteiltes Training6m
Mit TensorBoard überwachen3m
Demo: TensorBoard-Benutzeroberfläche28s
Bereitstellungseingabefunktion5m
Zusammenfassung Estimator API1m
Lab-Einführung: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen51s
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen7m
Quiz1 practice exercise
Estimator API18m
Week
3
Hours to complete
2 hours to complete

TensorFlow-Modelle mit CMLE skalieren

In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie Ihr TensorFlow-Modell in der verwalteten Infrastruktur der GCP durch maschinelles Lernen trainieren und bereitstellen....
Reading
6 videos (Total 29 min), 2 quizzes
Video6 videos
Gründe für die Cloud Machine Learning Engine6m
Modelle trainieren2m
Trainingsjobs überwachen und bereitstellen2m
Lab-Einführung: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren50s
Lösungen für das Lab: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren16m
Quiz1 practice exercise
Cloud MLE10m
Hours to complete
2 minutes to complete

Zusammenfassung

Hier fassen wir die bisher in diesem Kurs behandelten TensorFlow-Themen zusammen. Wir gehen noch einmal auf den Kerncode von TensorFlow und die Estimator API ein. Den Abschluss bildet die Skalierung Ihrer Modelle für maschinelles Lernen mit Cloud Machine Learning Engine....
Reading
1 video (Total 2 min)
Video1 video

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 on Google Cloud Platform auf Deutsch Specialization

>>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<< *** Google Cloud und Kaggle möchten Sie einladen, an unserem New York City Taxitarif-Ratespielwettbewerb teilzunehmen, der gerade stattfindet. Weitere Informationen finden Sie unter: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction*** Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Was sind die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum darf keine dieser Phasen übersprungen werden? Warum sind neuronale Netze gerade so beliebt? Wie können Sie ein Projekt für betreutes Lernen gestalten und mithilfe des Gradientenverfahrens und sinnvoll erstellten Datasets eine gute, generalisierbare Lösung finden? In diesem Kurs lernen Sie, verteilte Modelle für ML zu schreiben, die in TensorFlow skaliert werden, das Training dieser Modelle horizontal zu skalieren und leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen. Wir gehen darauf ein, wie Sie Rohdaten so in Merkmale umwandeln, dass ML wichtige Eigenschaften dieser Daten erlernen kann und menschliche Einblicke in das Problem zulässt. Schließlich lernen Sie, die richtige Mischung aus Parametern zu verwenden, um präzise und generalisierte Modelle zu erstellen, und Sie erhalten eine Einführung in die Theorie zum Lösen bestimmter Arten von ML-Problemen. Auf diese Weise gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von ML. Zuerst erstellen Sie eine auf ML ausgerichtete Strategie. Dann fahren Sie mit Modelltraining, Optimierung und Produktentwicklung fort. Hierbei helfen Ihnen praxisorientierte Labs der Google Cloud Platform....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

More questions? Visit the Learner Help Center.