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TensorFlow on Google Cloud - 日本語版
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Taught in Japanese


Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Intermediate level
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12 hours to complete
3 weeks at 4 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • TensorFlow 2.x と Keras の機械学習(ML)モデルを作成し、主要なコンポーネントを理解する

  • ライブラリを使用してデータや大規模なデータセットを操作する

  • Keras の Sequential API と Functional API を使用してシンプルかつ高度なモデルを作成する

  • Vertex AI を使用して ML モデルの大規模なトレーニング、デプロイ、本稼働を行う

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There are 5 modules in this course


What's included

1 video

このモジュールでは、TensorFlow フレームワークを紹介し、その主要コンポーネントを API 全体の階層とあわせて説明します。

What's included

4 videos1 quiz

データは、機械学習モデルのなかでもきわめて重大なコンポーネントです。適切なデータを収集するだけでは不十分で、必要に応じて、データのクリーニング、分析、変換を行う場所に適切なプロセスを導入する必要があります。そうすることで、モデルがデータの発する信号を最大限認識できるようになります。このモジュールでは、 を含む大規模なデータセットを使用したトレーニング、メモリ内ファイルの操作、およびトレーニング用データの準備方法について話をします。その後エンベディングの話をして、最後に tf.keras 前処理レイヤを使用したデータのスケーリングについて概要を説明します。

What's included

9 videos1 quiz2 app items

このモジュールでは、活性化関数と、それらの関数がディープ ニューラル ネットワークによるデータ非線形性の取り込みを可能としなければならない理由について話をします。その後、Keras Sequential API と Functional API を使用してディープ ニューラル ネットワークの概要を説明します。続いて、モデルのサブクラス化を説明します。サブクラス化により、モデル構築の柔軟性が強化されます。また、本モジュールの最後に、正則化についてのレッスンを行います。

What's included

11 videos1 quiz3 app items

このモジュールでは、Vertex AI を使用して TensorFlow モデルを大規模にトレーニングする方法を説明します。

What's included

3 videos1 quiz1 app item


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