Name: Intro to TensorFlow 日本語版
Rating: 3.8

Este curso forma parte de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

3.8

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Google Cloud Training

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Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版Google Cloud

Acerca de este Curso

このコースの目的は、柔軟で手軽な TensorFlow 2.x と Keras を使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、およびデプロイすることです。TensorFlow 2.x API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネントを実践演習で理解します。データセットと特徴列の扱い方について学びます。TensorFlow 2.x 入力データ パイプラインの設計と作成の方法について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。
Keras Sequential API と Keras Functional API を使用してディープ ラーニング モデルを作成する方法を学びます。活性化関数、損失、および最適化について学びます。Jupyter ノートブックの実践演習では、基本的な線形回帰、基本的なロジスティック回帰、および高度なロジスティック回帰の機械学習モデルを作成できます。Cloud AI Platform での大規模な機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、および本稼働の方法について学びます。

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Curso 3 de 5 en

Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Nivel intermedio

Aprox. 19 horas para completar

Japonés

Subtítulos: Japonés, Inglés (English)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

7 minutos para completar

コースの概要

これは TensorFlow 2.x の入門コースです。TensorFlow 2.x では手軽な Keras を活用して機械学習モデルを作成できます。このコースでは、TensorFlow 2.x 入力データパイプラインの設計と作成、TensorFlow 2.x と Keras を使用した機械学習モデルの作成、機械学習モデルの精度向上、大規模に使用する機械学習モデルの記述について取り上げます。

7 minutos para completar

2 videos (Total 7 minutos)

Semana

Semana 2

3 horas para completar

TensorFlow の概要

TensorFlow 2.x の新しいパラダイムについて学びます。TensorFlow API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネント、テンソル、および変数を実践演習で理解します。

3 horas para completar

5 videos (Total 22 minutos), 1 lectura, 5 cuestionarios

Semana

Semana 3

8 horas para completar

TensorFlow 入力データパイプラインの設計と作成

データセットと特徴列の扱い方について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。

8 horas para completar

10 videos (Total 25 minutos), 1 lectura, 9 cuestionarios

10 videos

概要4m

インメモリ処理とファイル処理3m

モデルトレーニング用データの準備6m

ラボの概要「Load CSV and NumPy Data」28s

ラボの概要「Loading Image Data」54s

ラボの概要「Feature Columns」37s

オプションのラボの概要「TFRecord and tf.Example」1m

tf.data API を使用した大規模なデータセットに関するトレーニング4m

ラボの概要「Manipulating data with Tensorflow Dataset API」34s

オプションのラボの概要「Feature Analysis Using TensorFlow Data Validation and Facets」1m

1 lectura

Readings15m

3 ejercicios de práctica

練習問題: モデルトレーニング用データの準備15m

tf.data API を使用した大規模なデータセットのトレーニング15m

データパイプラインの設計と作成15m

Semana

Semana 4

4 horas para completar

Tensorflow 2 と Keras Sequential API を使用したニューラルネットワークのトレーニング

このモジュールでは、Keras Sequential API を使用して TensorFlow モデルを記述することを学びます。ただし、モデルの記述の前に、活性化関数、損失、および最適化について学びます。次に、Keras Sequential API を使用してディープラーニングモデルを作成する方法を学びます。クラウドに予測モデルをデプロイする方法についても学びます。

4 horas para completar

5 videos (Total 23 minutos), 1 lectura, 5 cuestionarios

Semana

Semana 5

3 horas para completar

Tensorflow 2 と Keras Functional API を使用したニューラルネットワークのトレーニング

Sequential モデル API はほとんどのディープラーニングモデルの開発に適していますが、制約がいくつかあります。その一例を挙げると、入力ソースが複数あるモデル、出力先が複数になるモデル、レイヤを再利用するモデルを定義するのは単純ではありません。Keras Functional API は tf.keras.Sequential API より柔軟にモデルを作成する手段です。Functional API は非線形トポロジのモデル、レイヤを共有するモデル、入力または出力が複数あるモデルに対応できます。Keras Functional API ではモデルを柔軟に定義できます。特に、入力または出力が複数あるモデルや、レイヤを共有するモデルを定義できます。アドホックの非巡回ネットワークグラフを定義することもできます。大抵のディープラーニングモデルの主な目的は、レイヤの有向非巡回グラフ（DAG）です。Functional API はレイヤのグラフを作成する手段です。モデルのパフォーマンス向上に役立つ正則化についても学びます。

3 horas para completar

6 videos (Total 29 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

Semana

Semana 6

1 hora para completar

まとめ

このコースでこれまでに取り上げた TensorFlow のトピックをここでまとめます。コア TensorFlow コード、tf.data API、Keras Sequential API、および Keras Functional API について復習し、最後には Cloud AI Platform での機械学習モデルのスケーリングについて取り上げます。

1 hora para completar

1 video (Total 8 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Acerca de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

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 日本語版

Preguntas Frecuentes

¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso
¿Cuándo recibiré mi Certificado de curso?
Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn
¿Por qué no puedo participar como oyente en este curso?
Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.

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