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TensorFlow on Google Cloud - 日本語版

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Acerca de este Curso

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構築、TensorFlow 2.x と Keras を使用した ML モデルの構築、ML モデルの精度の改善、スケーリングに対応した ML モデルの作成、特殊な ML モデルの作成について説明します。

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Qué aprenderás

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
tf.data 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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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

1 minuto para completar

コースの概要

1 minuto para completar

1 video (Total 1 minutos)

Semana

Semana 2

1 hora para completar

TensorFlow エコシステムの概要

1 hora para completar

4 videos (Total 19 minutos)

Semana

Semana 3

5 horas para completar

入力データパイプラインの設計と構築

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、tf.data 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。

5 horas para completar

9 videos (Total 36 minutos)

9 videos

はじめに22s

ML のまとめ2m

tf.data API を使用した大規模なデータセットでのトレーニング3m

メモリ内データとファイルの操作3m

モデルのトレーニングで使用するデータの準備6m

エンベディング8m

ラボの概要: TensorFlow Dataset API27s

tf.data と Keras 前処理レイヤを使用したデータ処理のスケーリング10m

ラボの概要: Keras 前処理レイヤを使用した構造化データの分類31s

1 ejercicio de práctica

理解度チェック: 入力データパイプラインの設計と構築16m

Semana

Semana 4

6 horas para completar

TensorFlow と Keras API を使用したニューラルネットワークの構築

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。

6 horas para completar

11 videos (Total 45 minutos)

11 videos

はじめに30s

活性化関数8m

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7m

クラウド上にモデルを配置3m

ラボの概要: Vertex AI プラットフォームで Keras Sequential API を使用するには33s

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9m

ラボの概要: Vertex AI プラットフォームで Keras Functional API を使用して DNN を構築する29s

モデルのサブクラス化3m

（省略可）ラボの概要: サブクラス化による新しいレイヤとモデルの作成39s

正則化の基本4m

モデルの複雑性を測定する方法: L1 正規化と L2 正規化5m

1 ejercicio de práctica

理解度チェック: Keras API を使用して TensorFlow にニューラルネットワークを構築する18m

Preguntas Frecuentes

Can I preview a course before enrolling?
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
What will I get when I enroll?
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
When will I receive my Course Certificate?
If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Why can’t I audit this course?
This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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