이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

60%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

67%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

40%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 12시간 필요
영어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 러시아어, 영어, 스페인어

귀하가 습득할 기술

TensorflowConvolutional Neural NetworkEstimatorAdvanced Machine Learning

학습자 경력 결과

60%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

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가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

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강사

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up91%(1,075개의 평가)Info
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1

완료하는 데 1시간 필요

Welcome to Image Understanding with TensorFlow on GCP

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 18분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3m
Images as Visual Data5m
Structured vs Unstructured Data6m
1개의 읽기 자료
How to Send Feedback10m
1개 연습문제
Images as Visual Data
완료하는 데 4시간 필요

Linear and DNN Models

완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 65분)
10개의 동영상
Linear Models6m
Lab Intro: Linear Models for Image Classification46
Lab Solution: Linear Models for Image Classification11m
DNN Models Review3m
Lab Intro: DNN Models for Image Classification47
Lab Solution: DNN Models for Image Classification19m
Review: What is Dropout?3m
Lab Intro: DNNs with Dropout Layer for Image Classification23
Lab Solution: DNNs with Dropout Layer for Image Classification11m
1개 연습문제
Linear and DNN Models
완료하는 데 2시간 필요

Convolutional Neural Networks (CNNs)

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 38분)
7개의 동영상
Understanding Convolutions8m
CNN Model Parameters4m
Working with Pooling Layers2m
Implementing CNNs with TensorFlow4m
Lab Intro: Creating an Image Classifier with a Convolutional Neural Network2m
Lab Solution: Creating an Image Classifier with a Convolutional Neural Network10m
1개 연습문제
CNNs
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Dealing with Data Scarcity

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 34분)
8개의 동영상
Data Augmentation8m
Lab Intro: Implementing image augmentation1m
Lab Solution: Implementing image augmentation2m
Transfer Learning5m
Lab Intro: Implementing Transfer Learning47
Lab Solution: Implementing Transfer Learning8m
No Data, No Problem1m
1개 연습문제
Dealing with Data Scarcity
완료하는 데 1시간 필요

Going Deeper Faster

완료하는 데 1시간 필요
8개 동영상 (총 65분)
8개의 동영상
Batch Normalization7m
Residual Networks6m
Accelerators (CPU vs GPU, TPU)5m
TPU Estimator9m
Demo: TPU Estimator18m
Neural Architecture Search3m
Summary4m
1개 연습문제
Going Deeper, Faster
완료하는 데 2시간 필요

Pre-built ML Models for Image Classification

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 33분)
9개의 동영상
Pre-built ML Models5m
Cloud Vision API2m
Demo: Vision API1m
AutoML Vision1m
Demo: AutoML4m
AutoML Architecture2m
Lab Intro: Training with Pre-built ML Models using Cloud Vision API and AutoML39
Lab Solution: Training with Pre-built ML Models using Cloud Vision API and AutoML14m
1개 연습문제
Pre-built Models
완료하는 데 14분 필요

Summary

완료하는 데 14분 필요
1개 동영상 (총 4분), 1 개의 읽기 자료
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
Additional Resources10m

검토

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Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 특화 과정 정보

This 5-course specialization focuses on advanced machine learning topics using Google Cloud Platform where you will get hands-on experience optimizing, deploying, and scaling production ML models of various types in hands-on labs. This specialization picks up where “Machine Learning on GCP” left off and teaches you how to build scalable, accurate, and production-ready models for structured data, image data, time-series, and natural language text. It ends with a course on building recommendation systems. Topics introduced in earlier courses are referenced in later courses, so it is recommended that you take the courses in exactly this order....
Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

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