About this Course

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Intermediate Level
Approx. 11 hours to complete
Japanese
Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, Russian, English, Spanish, Japanese...
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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

7 minutes to complete

はじめに

7 minutes to complete
2 videos (Total 7 min)
2 videos
Qwiklabs の概要5m
4 hours to complete

コア TensorFlow

4 hours to complete
19 videos (Total 72 min)
19 videos
TensorFlow とは2m
有向グラフの利点5m
TensorFlow API の階層3m
遅延評価4m
グラフとセッション4m
テンソルの評価2m
グラフの可視化2m
テンソル6m
変数6m
ラボの概要: 下位レベルの TensorFlow プログラムの作成16s
ラボのソリューション8m
はじめに5m
形の問題3m
形の問題の修正2m
データ型の問題1m
全プログラムのデバッグ4m
概要: 全プログラムのデバッグ15s
デモ: 全プログラムのデバッグ3m
3 practice exercises
TensorFlow とは30m
グラフとセッション30m
コア TensorFlow30m
Week
2

Week 2

5 hours to complete

Estimator API

5 hours to complete
18 videos (Total 67 min)
18 videos
Estimator API3m
事前作成済み Estimator5m
デモ: 住宅価格モデル1m
チェックポインティング1m
メモリ内データセットのトレーニング2m
ラボの概要: Estimator API39s
ラボのソリューション: Estimator API10m
Dataset API を使用して大規模なデータセットをトレーニングする8m
ラボの概要: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする35s
ラボのソリューション: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする5m
大規模なジョブ、分散トレーニング6m
TensorBoard によるモニタリング3m
デモ: TensorBoard UI28s
処理入力関数5m
内容のまとめ: Estimator API1m
ラボの概要: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する51s
ラボのソリューション: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する7m
1 practice exercise
Estimator API30m
Week
3

Week 3

2 hours to complete

CMLE で TensorFlow モデルをスケールする

2 hours to complete
6 videos (Total 29 min)
6 videos
Cloud Machine Learning Engine を使用する理由6m
モデルをトレーニングする2m
トレーニング ジョブのモニタリングとデプロイを行う2m
ラボの概要: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする50s
ラボのソリューション: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする16m
1 practice exercise
Cloud MLE30m
2 minutes to complete

まとめ

2 minutes to complete
1 video (Total 2 min)
1 video

About the Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 Specialization

機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラル ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。 問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。さらに、機械学習(ML)がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。最後に、正確で一般化されたモデルを生成し、特定の ML 問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。まず ML 集中型の戦略の構築から始め、その後 Google Cloud Platform のハンズオンラボを通じてモデルのトレーニング、最適化、本稼働まで、ML に関する手順全体を実習します。...
Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

Frequently Asked Questions

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