이 강좌에 대하여

최근 조회 53,382

학습자 경력 결과

50%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

43%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 14시간 필요
영어

배울 내용

  • Assess the feasibility of your own ML use case and its ability to meaningfully impact your business.

  • Identify the requirements to build, train, and evaluate an ML model.

  • Define data characteristics and biases that affect the quality of ML models.

  • Recognize key considerations for managing ML projects.

학습자 경력 결과

50%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

43%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 14시간 필요
영어

강사

제공자:

Placeholder

Google 클라우드

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(8,472개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 27분 필요

Module 1: Introduction

완료하는 데 27분 필요
1개 동영상 (총 5분), 3 개의 읽기 자료
1개의 동영상
3개의 읽기 자료
How to download course resources2m
How to send feedback10m
Course Slides10m
완료하는 데 1시간 필요

Module 2: Identifying business value for using ML

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 25분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
AI vs ML vs Deep Learning10m
Phase 1: Assess feasibility4m
Practice assessing the feasibility of ML use cases7m
1개의 읽기 자료
Worksheet45m
1개 연습문제
Identifying business value for using ML10m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Module 3: Defining ML as a practice

완료하는 데 1시간 필요
9개 동영상 (총 42분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
Standard algorithm and data4m
Data quality8m
Predictive insights and decisions5m
More ML examples5m
Practice series: Analyze the ML use case1m
Saving the world's bees1m
Google Assistant for accessibility1m
Exercise review and Why ML now5m
1개의 읽기 자료
Module 3: Worksheet30m
1개 연습문제
Defining ML as a practice10m
완료하는 데 3시간 필요

Module 4: Building and evaluating ML models

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 56분)
6개의 동영상
Building labeled datasets18m
Training an ML model21m
General best practices3m
Introduction to hands-on labs6m
Lab 1: Review28
1개 연습문제
Building and evaluating ML models20m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Module 5: Using ML responsibly and ethically

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 31분)
6개의 동영상
Google's AI Principles4m
Common types of human bias6m
Evaluating model fairness11m
Guidelines and Hands-on Lab5m
Lab 2: Review1m
1개 연습문제
Using ML responsibly and ethically20m
완료하는 데 3시간 필요

Module 6: Discovering ML use cases in day-to-day business

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 45분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
Automate processes and understand unstructured data9m
Personalize applications with ML10m
Creative uses of ML13m
Sentiment analysis and Hands-on Lab2m
Lab 3: Review1m
1개의 읽기 자료
Sentiment Analysis Worksheet45m
1개 연습문제
Discovering ML use cases in day-to-day business30m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Module 7: Managing ML projects successfully

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 48분)
7개의 동영상
Data strategy (pillars 1–3)8m
Data strategy (pillars 4–7)6m
Data governance8m
Build successful ML teams7m
Create a culture of innovation and Hands-on Lab8m
Lab 4: Review1m
1개 연습문제
Managing ML projects successfully20m
완료하는 데 8분 필요

Module 8: Summary

완료하는 데 8분 필요
1개 동영상 (총 8분)
1개의 동영상

검토

MANAGING MACHINE LEARNING PROJECTS WITH GOOGLE CLOUD의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud 특화 과정 정보

Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.