이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

25%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
영어

강사

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up90%(1,683개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 18분 필요

Welcome to the course

완료하는 데 18분 필요
2개 동영상 (총 8분), 1 개의 읽기 자료
2개의 동영상
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs5m
1개의 읽기 자료
How to Send Feedback10m
완료하는 데 2시간 필요

Architecting Production ML Systems

완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 31분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
11개의 동영상
The Components of an ML System1m
The Components of an ML System: Data Analysis and Validation4m
The Components of an ML System: Data Transformation + Trainer1m
The Components of an ML System: Tuner + Model Evaluation and Validation2m
The Components of an ML System: Serving1m
The Components of an ML System: Orchestration + Workflow3m
The Components of an ML System: Integrated Frontend + Storage1m
Training Design Decisions4m
Serving Design Decisions5m
Designing from Scratch2m
1개의 읽기 자료
Lab Intro: Structured data prediction using AI Platform10m
2개 연습문제
Components of ML Systems
Architecting Production ML Systems4m
완료하는 데 1시간 필요

Ingesting data for Cloud-based analytics and ML

완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 25분)
7개의 동영상
Data On-Premise3m
Large Datasets3m
Data on Other Clouds1m
Existing Databases2m
Demo: Load data into BigQuery5m
Demo: Automatic ETL Pipelines into GCP4m
1개 연습문제
Ingesting data for Cloud-based analytics and ML10m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Designing Adaptable ML systems

완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 33분)
11개의 동영상
Adapting to Data2m
Changing Distributions3m
Exercise: Adapting to Data1m
Right and Wrong Decisions3m
System Failure1m
Mitigating Training-Serving Skew through Design1m
Lab Intro: Serving ML Predictions in batch and real-time1m
Lab Solution: Serving ML Predictions in batch and real-time8m
Debugging a Production Model3m
Summary59
1개 연습문제
Designing Adaptable ML Systems5m
완료하는 데 1시간 필요

Designing High-performance ML systems

완료하는 데 1시간 필요
12개 동영상 (총 46분)
12개의 동영상
Training5m
Predictions2m
Why distributed training?4m
Distributed training architectures6m
Faster input pipelines3m
Native TensorFlow Operations3m
TensorFlow Records1m
Parallel pipelines6m
Data parallelism with All Reduce4m
Parameter Server Approach2m
Inference3m
1개 연습문제
Designing High-performance ML systems
완료하는 데 2시간 필요

Hybrid ML systems

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 47분)
8개의 동영상
Machine Learning on Hybrid Cloud5m
KubeFlow2m
Demo: KubeFlow21m
Embedded Models2m
TensorFlow Lite2m
Optimizing for Mobile5m
Summary2m
1개 연습문제
Hybrid ML systems
완료하는 데 12분 필요

Course Summary

완료하는 데 12분 필요
1개 동영상 (총 2분), 1 개의 읽기 자료
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
Additional Resources10m

검토

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