이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 1개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 11시간 필요
일본어
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일본어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 7분 필요

はじめに

완료하는 데 7분 필요
2개 동영상 (총 7분)
2개의 동영상
Qwiklabs の概要5m
완료하는 데 4시간 필요

コア TensorFlow

완료하는 데 4시간 필요
19개 동영상 (총 72분)
19개의 동영상
TensorFlow とは2m
有向グラフの利点5m
TensorFlow API の階層3m
遅延評価4m
グラフとセッション4m
テンソルの評価2m
グラフの可視化2m
テンソル6m
変数6m
ラボの概要: 下位レベルの TensorFlow プログラムの作成16
ラボのソリューション8m
はじめに5m
形の問題3m
形の問題の修正2m
データ型の問題1m
全プログラムのデバッグ4m
概要: 全プログラムのデバッグ15
デモ: 全プログラムのデバッグ3m
3개 연습문제
TensorFlow とは30m
グラフとセッション30m
コア TensorFlow30m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Estimator API

완료하는 데 5시간 필요
18개 동영상 (총 67분)
18개의 동영상
Estimator API3m
事前作成済み Estimator5m
デモ: 住宅価格モデル1m
チェックポインティング1m
メモリ内データセットのトレーニング2m
ラボの概要: Estimator API39
ラボのソリューション: Estimator API10m
Dataset API を使用して大規模なデータセットをトレーニングする8m
ラボの概要: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする35
ラボのソリューション: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする5m
大規模なジョブ、分散トレーニング6m
TensorBoard によるモニタリング3m
デモ: TensorBoard UI28
処理入力関数5m
内容のまとめ: Estimator API1m
ラボの概要: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する51
ラボのソリューション: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する7m
1개 연습문제
Estimator API30m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

CMLE で TensorFlow モデルをスケールする

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 29분)
6개의 동영상
Cloud Machine Learning Engine を使用する理由6m
モデルをトレーニングする2m
トレーニング ジョブのモニタリングとデプロイを行う2m
ラボの概要: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする50
ラボのソリューション: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする16m
1개 연습문제
Cloud MLE30m
완료하는 데 2분 필요

まとめ

완료하는 데 2분 필요
1개 동영상 (총 2분)
1개의 동영상

Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 특화 과정 정보

Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

자주 묻는 질문

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