קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה עם TensorFlow של Google Cloud Institute

הקורס מספק הכשרה מקצועית בלמידת מכונה עם TensorFlow, מתאים למפתחים, מנתחי נתונים ומדעני נתונים. הוא מקנה מיומנויות לפיתוח מודלים חכמים וליישום פתרונות בינה מלאכותית בתעשיות שונות.
לפרטים נוספים והרשמה בקורסרה
קורס אונליין - תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה עם TensorFlow של Google Cloud Institute

התמחות מקצועית

סדרה של 5 קורסים

רמת ביניים

לא נדרש ידע מוקדם

זמן להשלמת הקורס

בזמן שלך

7 ימי ניסיון חינם

ללא סיכונים מיותרים

כישורים שתרכשו בקורס

  • מיומנויות תקשורת
  • חשיבה ביקורתית
  • פתרון בעיות
  • עבודת צוות
  • ניהול זמן
  • מנהיגות
  • כישורי מצגת
  • חשיבה יצירתית
  • התמודדות עם לחץ
  • מיומנויות טכנולוגיות

מה תלמדו בקורס​

  • טנזורפלו
  • מושגי למידת מכונה
  • למידת מכונה
  • הנדסת תכונות
  • למידת מכונה המיועדת ליישום

המקצועות שאליהם הקורס מתאים

  • Data Scientist
  • Machine Learning Engineer
  • AI Researcher
  • Data Analyst
  • Machine Learning Developer
  • Deep Learning Specialist
  • Big Data Engineer
  • Business Intelligence Developer
  • Quantitative Analyst
  • Software Engineer with Machine Learning focus

מומחיות – סדרת קורסים של 5 קורסים

מהו למידה מכונה ואילו בעיות היא יכולה לפתור?

  • חמשת השלבים להמרת מקרה שימוש פוטנציאלי בלמידה מכונה
  • חשיבות לא להתעלם מהשלבים הללו

למה רשתות נוירונים כל כך מבוקשות היום?

  • הגדרת בעיה בלמידה מפוקחת
  • מציאת פתרון אופטימלי עם ירידת מדרון
  • יצירת קבוצות נתונים בצורה טובה

שימוש ב-TensorFlow

  • שמירה על מודלים של למידה מכונה מבוזרת עם קנה מידה
  • ביצוע קנה מידה אופקי עבור אימון מודלים
  • הצעת תחזיות באיכות גבוהה

המרת נתונים גולמיים לאטריבוטים

  • יידוע תכונות חשובות של נתונים בלמידה מכונה
  • הצעת תובנה אנושית לתמיכה בבעיה

שילוב פרמטרים

  • הנבת מודלים מדויקים ומכלילים
  • הכנסת תיאוריה לפתרון בעיות ספציפיות בלמידה מכונה

מעבדות מעשיות עם Google Cloud Platform

  • כל שלבי הלמידה המכונה
  • הכנת אסטרטגיה ממוקדת לימוד מכונה
  • אימון, אופטימיזציה והפקת מודלים
תנאי השירות

כאשר אתה נרשם למומחיות זו, אתה מסכים לתנאי השירות של Qwiklabs כפי שמפורט בפרק השאלות הנפוצות. עיין בתנאי השירות כאן: https://qwiklabs.com/terms_of_service

פרויקט למידה מעשית

מומחיות זו מציעה מעבדות מעשיות באמצעות פלטפורמת Qwiklabs. עם האימון המעשי הזה, תוכל ליישם את כל מה שלמדת בהרצאות הווידאו.

  • הפרויקטים יכללו נושאים כמו מוצרים של Google Cloud Platform
  • ניסיון מעשי עם המושגים שנדונים במודולים

תוכן העניינים של הקורס

איך גוגל עושה למידת מכונה בקורסים בשפה הפורטוגזית

קורס 1

  • 19 שעות
  • 4.8 (73 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
  • איך הפלטפורמה Vertex AI משמשת ליצור, לאמן ולהטמיע מודלים של למידת מכונה באמצעות AutoML בלי לכתוב אפילו שורת קוד אחת.
  • לתאר את העקרונות המומלצים ליישום למידת מכונה ב-Google Cloud.
  • לשתמש בכלים ובסביבה של Google Cloud Platform כדי לעבוד עם ML.
  • לפרט את העקרונות המומלצים של בינה מלאכותית אחראית.

קורס 2

  • 11 שעות
  • 4.5 (31 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
  • לתאר כיצד לשפר את איכות הנתונים ולבצע ניתוחים חקרניים מהם.
  • ליצור ולאמן מודלים של AutoML באמצעות Vertex AI ו-BigQuery ML.
  • לייעל ולהעריך מודלים באמצעות פונקציות אובדן ומדדי ביצוע.
  • ליצור מערכות נתונים שניתן לחזור עליהן ולהרחיבן עבור אימונים, הערכות ובדיקות.
מיומנויות שתרכשו
  • קטגוריה: 1.96
  • קטגוריה: ערכים
  • קטגוריה: א-פריורי וא-פוסטריורי
  • קטגוריה: ערך קריטי

קורס 3

  • 18 שעות
  • 4.6 (23 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
  • מטרת הקורס היא לנצל את הגמישות והקלות בשימוש של TensorFlow 2.x ו-Keras כדי ליצור, לאמן ולהטמיע מודלים של למידת מכונה.
  • תלמדו על ההיררכיה של API של TensorFlow 2.x ויכירו את המרכיבים העיקריים של TensorFlow בתרגולים מעשיים.
  • נראה איך לעבוד עם מערכות נתונים ועמודות תכונה.
  • תלמדו לתכנן וליצור צינור קלט נתונים של TensorFlow 2.x.
  • תקבלו ניסיון מעשי עם טעינת נתוני CSV, מערכי Numpy, נתוני טקסט ודימויים תוך שימוש ב-tf.Data.Dataset וכיצד ליצור עמודות תכונה נומריות, קטגוריאליות, בקטגוריות וב hash.
  • נציג את ה-APIs של Keras Sequential ו-Keras Functional כדי להראות כיצד ליצור מודלים של למידה עמוקה.
  • נדון בפונקציות הפעלה, אובדן ואופטימיזציה.
  • במעבדות המעשי של Jupyter, תוכלו ליצור מודלים של למידת מכונה עם רגרסיה ליניארית בסיסית ורגרסיה לוגיסטית בסיסית ומתקדמת.
  • תלמדו לאמן, להטמיע וליצור מודלים של למידת מכונה בקנה מידה עם AI Platform של הענן.

קורס 4

  • 8 שעות
  • 4.5 (15 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
  • לתאר את Vertex AI Feature Store ולהשוות בין ההיבטים העיקריים הנדרשים כדי להשיג תכונה טובה.
  • לשמש במידת תכונה ב-BigQuery ML, Keras ו-TensorFlow.
  • לנתח כיצד לבצע עיבוד מקדים ולשימוש תכונות עם Dataflow ו-Dataprep.
  • ליישם את tf.Transform.

קורס 5

  • 18 שעות
  • 4.7 (15 דירוגים)
פרטי הקורס
מה תלמדו
  • זהו הקורס "אמנות ומדע של למידת מכונה". הקורס כולל שישה מודולים. נדבר על מיומנויות חיוניות של אינטואיציה, הגיון וניסוי ב-ML כדי להתאים ולייעל מודלים ולשפר את הביצועים.
  • תלמדו לגלול את המודלים באמצעות טכניקות רגולריזציה ויכירו את ההשפעות של היפר-פרמטרים, כמו גודל קבוצת נתונים וקצב למידה, על ביצועי המודל.
  • כמו כן, נדון בכמה מהאלגוריתמים הנפוצים ביותר לאופטימיזציה של מודל ונראה כיצד לציין שיטת אופטימיזציה בקוד ה-TensorFlow.

מה זה קורסרה?

תעודה של קורסרה

איך נרשמים ב-2 דקות לקורסרה

איך מכניסים את התעודה של קורסרה ללינקד-אין​