When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 한국어

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Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 한국어

Dozent: Google Cloud Training

Bei enthalten

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6 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

6 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

TensorFlow 입력 데이터 파이프라인을 설계하고 빌드하기
tf.data 라이브러리를 사용해 대규모 데이터 세트의 데이터 조작하기
Keras Sequential 및 Functional API를 사용해 단순 모델 및 고급 모델 만들기
Vertex AI를 사용하여 ML 모델을 규모에 맞춰 학습, 배포, 프로덕션화하기

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Model Training
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Cloud Deployment

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Model Deployment

Wichtige Details

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Koreanisch

91% of learners achieved a positive career outcome

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.

Moduldetails

이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.

Das ist alles enthalten

1 Video

이 모듈에서는 TensorFlow 프레임워크를 소개하고 기본 구성요소와 전체적인 API 계층 구조를 미리 살펴봅니다.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

데이터는 머신러닝 모델에서 중요한 구성요소입니다. 적절한 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 필요에 따라 데이터를 정리, 분석, 변환하는 적절한 프로세스도 마련해야 모델이 데이터의 신호를 최대한 활용할 수 있습니다. 이 모듈에서는 tf.data를 사용한 대규모 데이터 세트 학습, 인메모리 파일 사용, 학습을 위해 데이터를 준비하는 방법을 다룹니다. 그런 다음 임베딩에 대해 알아보고 tf.keras 사전 처리 레이어로 데이터를 확장하는 방법을 간략히 살펴보며 마무리합니다.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

10 VideosInsgesamt 41 Minuten

소개0 Minuten
ML 요약3 Minuten
tf.data API를 사용한 대규모 데이터 세트 학습4 Minuten
인메모리 작업 및 파일을 사용한 작업4 Minuten
모델 학습을 위한 데이터 준비6 Minuten
임베딩9 Minuten
Coursera: Google Cloud 및 Qwiklabs 시작하기5 Minuten
실습 소개: TensorFlow Dataset API0 Minuten
tf.data 및 Keras 사전 처리 레이어를 통한 데이터 처리 확장10 Minuten
실습 소개: Keras 사전 처리 레이어를 사용하여 구조화된 데이터 분류하기1 Minute

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

리소스: TensorFlow 입력 데이터 파이프라인 설계 및 빌드10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

퀴즈: 입력 데이터 파이프라인 설계 및 빌드16 Minuten

2 App-ElementeInsgesamt 240 Minuten

실습: TensorFlow Dataset API120 Minuten
실습: Keras 사전 처리 레이어를 사용하여 구조화된 데이터 분류하기120 Minuten

이 모듈에서는 활성화 함수에 대해 다루며 심층신경망에서 데이터의 비선형성을 캡처하는 데 이 함수가 얼마나 중요한지 알아봅니다. 그런 다음 Keras Sequential 및 Functional API를 사용하는 심층신경망에 대해 간략히 살펴봅니다. 이어서 모델 빌드의 유연성을 높여주는 모델 서브클래스화에 대해 설명합니다. 마지막으로 정규화에 대한 수업으로 모듈을 마무리합니다.