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Spezialisierung „Machine Learning on Google Cloud“

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Spezialisierung „Machine Learning on Google Cloud“

Learn machine learning with Google Cloud.

Real-world experimentation with end-to-end ML

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aus 3,766 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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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

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: AI Enablement
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Model Evaluation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Tensorflow

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  • 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

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Big Data
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Model Deployment

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

Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Python Programming
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning
Feature Engineering

Feature Engineering

KURS 3 8 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

Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Store

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

Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Management
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Governance

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