Willkommen zum vierten Kurs der Building Cloud Computing Solutions at Scale Specialization! In diesem Kurs bauen Sie auf den Konzepten für Cloud Computing und Data Engineering auf, die in den ersten drei Kursen eingeführt wurden, um Machine Learning Engineering auf reale Projekte anzuwenden. Zunächst werden Sie Anwendungen für maschinelles Lernen entwickeln und bewährte Softwareentwicklungsverfahren zur Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen anwenden. Dann werden Sie lernen, wie Sie mit AutoML Probleme effizienter lösen können als mit traditionellen Ansätzen des maschinellen Lernens allein. Schließlich werden Sie sich mit neuen Themen des maschinellen Lernens befassen, darunter MLOps, Edge Machine Learning und KI-APIs.

Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

Cloud Machine Learning Engineering und MLOps
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Aufbau von Cloud Computing-Lösungen im großen Maßstab“

Dozent: Noah Gift
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92 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
- Kategorie: Cloud-API
- Kategorie: Software-Entwicklung
- Kategorie: Kontinuierliche Lieferung
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Cloud-Technik
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Cloud-Bereitstellung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
- Kategorie: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
- Kategorie: Microsoft Azure
- Kategorie: Cloud-Anwendungen
- Kategorie: Modell-Einsatz
Wichtige Details

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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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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 3 Module
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