This course covers designing and building a TensorFlow 2.x input data pipeline, building ML models with TensorFlow 2.x and Keras, improving the accuracy of ML models, writing ML models for scaled use and writing specialized ML models.
제공자:
Google 클라우드이 강좌에 대하여
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유연한 마감일
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공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
중급 단계
완료하는 데 약 15시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
Create TensorFlow 2.x and Keras machine learning models and understand their key components
Use the tf.data library to manipulate data and large datasets
Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation
Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI
귀하가 습득할 기술
- Machine Learning
- Python Programming
- Build Input Data Pipeline
- Tensorflow
- keras
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Google 클라우드
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1분 필요
Introduction to the Course
This module provides an overview of the course and its objectives.
완료하는 데 1분 필요
1개 동영상 (총 1분)
완료하는 데 1시간 필요
Introduction to the TensorFlow ecosystem
This module introduces the TensorFlow framework and previews its main components as well as the overall API hierarchy.
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 19분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Design and Build an Input Data Pipeline
Data is the a crucial component of a machine learning model. Collecting the right data is not enough. You also need to make sure you put the right processes in place to clean, analyze and transform the data, as needed, so that the model can take the most signal of it as possible. In this module we discuss training on large datasets with tf.data, working with in-memory files, and how to get the data ready for training. Then we discuss embeddings, and end with an overview of scaling data with tf.keras preprocessing layers.
완료하는 데 5시간 필요
10개 동영상 (총 41분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 6시간 필요
Building Neural Networks with the TensorFlow and Keras API
In this module, we discuss activation functions and how they are needed to allow deep neural networks to capture nonlinearities of the data. We then provide an overview of Deep Neural Networks using the Keras Sequential and Functional APIs. Next we describe model subclassing, which offers greater flexibility in model building. The module ends with a lesson on regularization.
완료하는 데 6시간 필요
11개 동영상 (총 45분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Training at Scale with Vertex AI
In this module, we describe how to train TensorFlow models at scale using Vertex AI.
완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 7분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Summary
This module is a summary of the TensorFlow on Google Cloud course.
완료하는 데 1시간 필요
4 개의 읽기 자료
검토
- 5 stars61.77%
- 4 stars25.12%
- 3 stars8.99%
- 2 stars2.57%
- 1 star1.53%
TENSORFLOW ON GOOGLE CLOUD의 최상위 리뷰
LL 제공2019년 8월 30일
The tools and methods presented were great. The instructors were also fantastic. However the coding exercises were lacking in guidance even though the complete solution is given in the video.
TW 제공2020년 3월 30일
This needs some updating - looks like the Tensorboard is no longer accessed in the same way as it was when this course was produced. Otherwise great! Good challenges! :/
SR 제공2018년 6월 14일
very useful for getting up to speed on tensorflowa little inconvenient that you have to start the infrastructure for each lab, takes minutes (5-7)
SS 제공2018년 6월 5일
Nice introduce, might be more on introduce the model structure, because I still need to read additional notes to locate how to train my deep learning model online.
자주 묻는 질문
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