This short course helps you build and optimize machine learning workflows using TensorFlow 2.x. You’ll start by structuring an end-to-end pipeline that includes data ingestion with tf.data, model definition with Keras, and custom training with checkpointing for reliability. You’ll then learn how to optimize your models for deployment using TensorFlow Lite, including post-training quantization and latency benchmarking. Along the way, you’ll see how ML engineers measure performance, evaluate tradeoffs, and deploy models to mobile and edge devices. Through hands-on practice and real-world examples, you’ll learn to think like an applied ML practitioner who builds efficient, production-ready TensorFlow systems.
Build & Optimize TensorFlow ML Workflows
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Build & Optimize TensorFlow ML Workflows
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Dozent: ansrsource instructors
Bei enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Model Optimization
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Preprocessing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
- Kategorie: Tensorflow
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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Dozent
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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