Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Für Google geht es beim maschinellen Lernen (ML) mehr um Logik als nur um Daten. In diesem Kurs erfahren Sie, warum dieser Ansatz beim Erstellen einer Pipeline aus ML-Modellen nützlich ist. Außerdem erläutern wir die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum keine dieser Phasen übersprungen werden darf. Zum Abschluss besprechen wir die Verzerrung, die durch ML entstehen kann, und erklären, wie man sie erkennt.
이 강좌에 대하여
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
독일어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어
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제공자:
Google 클라우드
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 27분 필요
Einführung in die Spezialisierung
Hier wird eine Einführung in die Spezialisierung geboten und es werden die Google-Experten vorgestellt, die dieses Thema unterrichten.
완료하는 데 27분 필요
4개 동영상 (총 11분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
Programm für die Spezialisierung5m
Was spricht für Google?1m
Was spricht für Google Cloud?2m
1개의 읽기 자료
Kursressourcen herunterladen10m
1개 연습문제
Modul 1 – Quiz6m
완료하는 데 1시간 필요
Was bedeutet "künstliche Intelligenz"?
Sie erfahren, was gemeint ist, wenn wir sagen, dass Google auf künstliche Intelligenz setzt und wie dies in der Praxis aussieht.
완료하는 데 1시간 필요
17개 동영상 (총 52분)
17개의 동영상
Die beiden Phasen des ML3m
ML bei Google-Produkten5m
Demo: ML bei Google Fotos1m
Google Übersetzer und Gmail1m
Heuristische Regeln ersetzen5m
Daten im Mittelpunkt3m
Lab-Einführung: Ein ML-Problem beschreiben1m
Lab-Nachbesprechung4m
Demo: ML bei Anwendungen2m
Vortrainierte Modelle3m
Entwicklung des ML-Marketplace2m
Eine Datenstrategie5m
Mit Datenverzerrungen umgehen5m
Eine ML-Strategie1m
Gestalten Sie Ihr Unternehmen um2m
Lab-Einführung: ML-Anwendungsbeispiel26
1개 연습문제
Modul 2 – Quiz6m
완료하는 데 1시간 필요
Maschinelles Lernen bei Google
In diesem Modul geht es um das organisatorische Know-how, das sich Google über die Jahre angeeignet hat.
완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 36분)
6개의 동영상
Die ML-Überraschung4m
Die geheime Zutat8m
ML und Geschäftsprozesse6m
Der Weg zu ML10m
Deep Dive: Phasenenden4m
1개 연습문제
Modul 3 – Quiz6m
완료하는 데 1시간 필요
Inklusives maschinelles Lernen
In diesem Modul erfahren Sie, warum Systeme für maschinelles Lernen standardmäßig nicht fair sind und was Sie beachten sollten, wenn Sie in Ihren Produkten maschinelles Lernen nutzen.
완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 27분)
7개의 동영상
Maschinelles Lernen und menschliche Vorurteile2m
Messwerte zur Evaluierung einbeziehen3m
Statistische Messungen und annehmbare Kompromisse4m
Chancengleichheit6m
Entscheidungen simulieren3m
Fehler im Dataset mit Attributen finden4m
1개 연습문제
Modul 4 – Quiz6m
완료하는 데 5시간 필요
Python-Notebooks in der Cloud
In diesem Modul geht es um Cloud Datalab, die Entwicklungsumgebung, die Sie für dieses spezielle Thema verwenden.
완료하는 데 5시간 필요
22개 동영상 (총 81분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
22개의 동영상
Cloud Datalab1m
Demo: Cloud Datalab1m
Entwicklung2m
Demo: Rehosting von Cloud Datalab3m
Mit verwalteten Diensten arbeiten2m
Berechnung und Speicherung4m
Einführung in Qwiklabs3m
Lab-Nachbesprechung11m
Cloud shell2m
Dritte Generation der Cloud: Vollständig verwaltete Dienste1m
Dritte Generation der Cloud: Serverlose Datenanalyse2m
Dritte Generation der Cloud: BigQuery und Cloud Datalab52
Lab-Einführung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery1m
Lab-Nachbesprechung: Datenanalyse mit Datalab und BigQuery11m
ML, keine Regeln2m
API in Aktion3m
Video Intelligence API3m
Cloud Speech API3m
Übersetzung und NL4m
Lab: Einführung in vortrainierte ML-APIs49
Lab-Lösungen9m
1개의 읽기 자료
Einführung zum Lab "VM mieten"10m
1개 연습문제
Modul 5 – Quiz6m
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch 특화 과정 정보
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.
>>> 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 <<<
자주 묻는 질문
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Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
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