本课程包括使用 TensorFlow 和 Keras 构建 ML 模型、提高 ML 模型的准确性以及编写 Scale 使用的 ML 模型。
在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型
您将学到什么
设计并构建 TensorFlow 输入数据管道。
使用 tf.data 库处理大型数据集中的数据。
使用 Keras 序列和函数 API 进行简单和高级模型创建。
使用 Vertex AI 对 ML 模型进行大规模培训、部署和产品化。
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
添加到您的领英档案
作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
此课程作为 的一部分提供
在注册此课程时，您还需要选择一个特定的合作项目。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有6个模块
本模块概述了课程及其目标。
涵盖的内容
1个视频
本 Modulation 介绍 TensorFlow 框架，并预览其主要组件以及 API 的整体层次结构。
涵盖的内容
4个视频1篇阅读材料1个作业
Data 是 Machine Learning Model 的重要组成部分。仅仅收集正确的数据是不够的。您还需要确保建立正确的流程，以便根据需要对数据进行 Cleaning、分析和 transformer，从而使 Data Model 能够尽可能地利用数据信号。在本 Module 中，我们将讨论使用 tf.data 对大型数据集进行训练、使用内存文件以及如何为训练准备好数据。然后我们讨论 Embedding，最后概述使用 tf.Keras 预处理层 Scale 数据。
涵盖的内容
10个视频1篇阅读材料1个作业2个应用程序项目
在本 Modulation 中，我们将讨论激活函数，以及如何需要激活函数来让深度神经网络捕捉数据的非线性。然后，我们将概述使用 Keras 序列和函数 API 的深度神经网络。接下来，我们介绍了模型子类，它为模型构建提供了更大的灵活性。本 Modulation 以 Regularization 一课结束。
涵盖的内容
10个视频1篇阅读材料1个作业2个应用程序项目
在本 Module 中，我们将介绍如何使用 Vertex AI 大规模训练 TensorFlow 模型。
涵盖的内容
3个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
本 Modulation 是 "在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型 "课程的摘要。
涵盖的内容
4篇阅读材料
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师
授课教师评分
4.5 (197个评价)
提供方
从 机器学习 浏览更多内容
状态：免费试用DeepLearning.AI
状态：免费试用DeepLearning.AI
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
4.4
2,806 条评论
- 5 stars
62.04%
- 4 stars
24.73%
- 3 stars
8.83%
- 2 stars
2.67%
- 1 star
1.71%
显示 3/2806 个
AI
5
已于 Sep 24, 2024审阅
This course allowed me to learn not only the mechanics of implementing ML in GCP, but learning ML practice itself. If it makes sense.
AG
4
已于 Jun 26, 2020审阅
The first week was the best, as it described some of what's going on under the hood. I would have liked much more on these topics and less on specific cloud products
TB
4
已于 Oct 6, 2018审阅
Great course as an introduction to TF, however, the labs are not as in depth as I'd have liked. Nonetheless, the course is well executed by the presenters.
常见问题
是的，您可以在注册前预览第一个视频并查看教学大纲。 您必须购买课程才能访问预览中未包含的内容。
如果您决定在课程开始日期前注册课程，您将可以访问课程的所有讲座视频和阅读内容。课程开始后，您就可以提交作业了。
一旦注册并开始学习，您就可以访问所有视频和其他资源，包括阅读项目和课程讨论区。您可以查看和提交练习评估，完成规定的分级作业，以获得成绩和课程证书。
更多问题
提供助学金，