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Spezialisierung für Machine Learning on Google Cloud
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Spezialisierung für Machine Learning on Google Cloud

Learn machine learning with Google Cloud. Real-world experimentation with end-to-end ML

Bei Coursera Plus enthalten

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4.6

(8,585 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Use Vertex AI AutoML and BigQuery ML to build, train, and deploy ML models

  • Implement machine learning models using Keras and TensorFlow 2.x

  • Implement machine learning in the enterprise best practices

  • Describe how to perform exploratory data analysis and improve data quality

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
20 Praxisübungen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Recognize the data-to-AI technologies and tools offered by Google Cloud.

  • Use generative AI capabilities in applications.

  • Choose between different options to develop an AI project on Google Cloud.

  • Build ML models end-to-end by using Vertex AI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Google Cloud Platform, Prompt Engineering, Generative AI, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Natural Language Processing, Cloud Infrastructure, Cloud Platforms und Artificial Intelligence

Was Sie lernen werden

  • Design and build a TensorFlow input data pipeline.

  • Use the tf.data library to manipulate data in 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Google Cloud Platform, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Data Pipelines, Data Cleansing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Transformation, Cloud Computing, Application Programming Interface (API), Python Programming und Machine Learning
Feature Engineering

Feature Engineering

KURS 38 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Describe Vertex AI Feature Store and compare the key required aspects of a good feature.

  • Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

  • Discuss how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep.

  • Use tf.Transform.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Feature Engineering, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Tensorflow, Data Pipelines, Data Modeling, Data Processing, Real Time Data, Machine Learning, Data Storage und MLOps (Machine Learning Operations)

Was Sie lernen werden

  • Describe data management, governance, and preprocessing options

  • Identify when to use Vertex AutoML, BigQuery ML, and custom training

  • Implement Vertex Vizier Hyperparameter Tuning

  • Explain how to create batch and online predictions, setup model monitoring, and create pipelines using Vertex AI

Kompetenzen, die Sie erwerben

Google Cloud Platform, Data Pipelines, MLOps (Machine Learning Operations), Workflow Management, Data Management, Applied Machine Learning, Tensorflow, Machine Learning, Data Transformation, Continuous Monitoring, Data Governance und Cloud Computing

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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