About this Course

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 1 semaine (8 à 10 heures)...

프랑스어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 17분 필요

Introduction de la spécialisation

Présentation de la spécialisation et des experts Google qui s'occupent de la formation

...
4 videos (Total 11 min), 1 quiz
1개 연습문제
Questionnaire du module 16m
완료하는 데 1시간 필요

Le rôle central de l'intelligence artificielle

Dans ce module, vous allez découvrir comment Google donne la priorité à l'intelligence artificielle dans sa stratégie d'entreprise et comment ce concept se traduit en pratique.

...
17 videos (Total 52 min), 1 quiz
17개의 동영상
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

Ce module présente le savoir-faire organisationnel acquis par Google au fil des années.

...
6 videos (Total 36 min), 1 quiz
6개의 동영상
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

Dans ce module, nous expliquons pourquoi les systèmes de machine learning ne sont pas inclusifs par défaut, et nous indiquons les éléments que vous devez garder à l'esprit lorsque vous intégrez le ML à vos produits.

...
7 videos (Total 27 min), 1 quiz
7개의 동영상
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

Ce module concerne Cloud Datalab, l'environnement de développement que vous allez utiliser dans le cadre de cette spécialisation.

...
22 videos (Total 81 min), 1 reading, 4 quizzes
22개의 동영상
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

...
1 video (Total 4 min)
1개의 동영상

Google 클라우드 정보

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....

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français 전문 분야 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

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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