이 강좌에 대하여

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
프랑스어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 17분 필요

Introduction de la spécialisation

완료하는 데 17분 필요
4개 동영상 (총 11분)
4개의 동영상
Programme de la spécialisation5m
Pourquoi choisir Google ?1m
Pourquoi choisir Google Cloud ?2m
1개 연습문제
Questionnaire du module 16m
완료하는 데 1시간 필요

Le rôle central de l'intelligence artificielle

완료하는 데 1시간 필요
17개 동영상 (총 52분)
17개의 동영상
Les deux étapes du ML3m
Utilisation du ML dans les produits Google5m
Démonstration : Utilisation du ML dans Google Photos1m
Google Traduction et Gmail1m
Remplacer des règles heuristiques5m
Priorité aux données3m
Présentation de l'atelier : Cerner un problème de ML1m
Explication de l'atelier4m
Démonstration : Utilisation du ML dans des applications2m
Modèles pré-entraînés3m
Évolution constante du marché du ML2m
Stratégie de données5m
Décalage entre les données d'entraînement et de diffusion5m
Stratégie de ML1m
Transformez votre entreprise2m
Introduction au lab : Cas d'utilisation du ML26
1개 연습문제
Questionnaire du module 26m
완료하는 데 1시간 필요

Le machine learning chez Google

완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 36분)
6개의 동영상
Les surprises du ML4m
L'ingrédient secret du ML8m
Le ML et les processus commerciaux6m
Transition vers le ML10m
Récapitulatif des cinq phases du ML4m
1개 연습문제
Questionnaire du module 36m
완료하는 데 1시간 필요

Le machine learning inclusif

완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 27분)
7개의 동영상
Machine learning et biais humains2m
Évaluation des métriques pour l'inclusion3m
Mesures statistiques et compromis acceptables4m
Égalité des chances6m
Simuler des prises de décision3m
Rechercher des erreurs dans un ensemble de données à l'aide de Facets4m
1개 연습문제
Questionnaire du module 46m
완료하는 데 5시간 필요

Blocs-notes Python dans le cloud

완료하는 데 5시간 필요
22개 동영상 (총 81분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
22개의 동영상
Cloud Datalab1m
Démonstration : Cloud Datalab1m
Processus de développement2m
Démonstration : transfert d'hébergement d'un bloc-notes Cloud Datalab3m
Utiliser des services gérés2m
Calcul et stockage4m
Présentation de Qwiklabs3m
Explication de l'atelier11m
Cloud Shell2m
Troisième évolution du cloud : services entièrement gérés1m
Troisième évolution du cloud : analyse des données sans serveur2m
Troisième évolution du cloud : BigQuery et Cloud Datalab52
Présentation de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery1m
Explication de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery11m
L'intelligence du ML2m
API Vision en action3m
API Video Intelligence3m
API Cloud Speech3m
Traduction avec l'API Natural Language4m
Présentation de l'atelier : API de ML pré-entraînées49
Explication de l'atelier9m
1개의 읽기 자료
Présentation de l'atelier sur la location d'une VM10m
1개 연습문제
Questionnaire du module 56m
완료하는 데 4분 필요

Récapitulatif

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français 특화 과정 정보

Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML. Vous expérimenterez le ML de bout en bout en commençant par créer une stratégie centrée sur le ML, puis en progressant dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de production de modèles grâce à des ateliers pratiques faisant appel à Google Cloud Platform. >>> En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

자주 묻는 질문

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    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • 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.

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