★
למי הקורס מתאים
4 מסלולי קריירה
- למד מיומנויות מבוקשות מקורסים של אוניברסיטאות ומומחים בתעשייה
- באמצעות פרויקטים מעשיים
- של רעיונות מרכזיים
- קבל תעודת הכשרה מקצועית מ-Google Cloud
Coursera · סדרה של 5 קורסים
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה עם TensorFlow של גוגל קלאוד
רמת בינייםרמת קושי
סדרה של 5 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ←
הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
למד מיומנויות מבוקשות מקורסים של אוניברסיטאות ומומחים בתעשייה
באמצעות פרויקטים מעשיים
של רעיונות מרכזיים
קבל תעודת הכשרה מקצועית מ-Google Cloud
▶
מה תלמדו
10 תחומי ידע
- כישורים שתרכוש
- שפה
- תעשיית המידע
- התנהגות חיפוש מידע
- אינטליגנציה קולקטיבית
- חפירת נתוני רשתות חברתיות
- בדיקת חזרה
- ניתוח חוסר ודאות
✓
מיומנויות שתרכשו
10 כישורים מעשיים
- יכולות תקשורת
- פתרון בעיות
- עבודת צוות
- ניהול זמן
- חשיבה ביקורתית
- מיומנויות טכנולוגיות
- מנהיגות
- יכולת למידה עצמאית
§ סקירת הקורס
01
תיאור הקורס
התמחות - סדרת קורסים בת 5 מצעים
מהו למידת מכונה?
- הבנת מושגי יסוד בלמידת מכונה.
- בעיות שניתן לפתור בעזרת למידת מכונה.
חמשת השלבים להמיר מקרי שימוש
- שלב 1: הגדרת הבעיה.
- שלב 2: איסוף נתונים.
- שלב 3: עיבוד נתונים.
- שלב 4: בניית המודל.
- שלב 5: הערכת המודל.
חשיבות השלבים
- למה חשוב לא לדלג על שלבים אלה?
התמקדות ברשתות עצביות
- הבנת הסיבות להתמקדות ברשתות עצביות כיום.
הקמת בעיה ומציאת פתרון
- הקמת בעיה.
- מציאת פתרון מתאים באמצעות ירידת גרדיאנט.
- יצירת מערך נתונים.
בניית מודלים מבוזרים
- שימוש ב-Tensorflow.
- הרחבת האימון של מודלים.
- השגת תחזיות ברות ביצוע גבוהה.
למידת מכונה (ML)
- איך ML לומדת תכונות חשובות מנתונים.
- שילוב ניתוח של בני אדם בבעיות.
יצירת מודלים מדויקים ומוכללים
- הבנת התיאוריה של פתרון בעיות ML מסוימות.
- שילוב הפרמטרים המתאימים.
בניית אסטרטגיה מרוכזת ML
- תרגול תהליך האימון.
- אופטימיזציה והשקה המלא של מודלים.
- מעבדת העבודה הידנית על גבי Google Cloud Platform.
פרויקט למידה מעשית
- מעבדות עבודה המשלבות את פלטפורמת Qwiklabs.
- שימוש בכישורים שנלמדו בסרטוני ההרצאה.
- נושאים כמו מוצרים מפלטפורמת Google Cloud.
חוויות מעשיות
- חוויות בפועל של המונחים שנדונו בכל המודולים.
§ תוכן עניינים
02
מבנה הקורס
איך גוגל עושה למידת מכונה
קורס 1
- משך: 7 שעות
- דירוג: 4.5 (132 דירוגים)
פרטי הקורס
- מה תלמדו:
- הסבר על פלטפורמת Vertex AI, וכיצד לבנות, לאמן ולהשיק מודלי למידת מכונה ב-AutoML ללא צורך בכתיבת קוד.
- הסבר על שיטות עבודה מומלצות ליישום למידת מכונה בענן של גוגל.
- ניצול הכלים והסביבות של פלטפורמת גוגל בענן למטרות למידת מכונה.
- הסבר על שיטות עבודה מומלצות לאיי בעיות איי אחראי.
כישורים שתשיגו
- קטגוריה: בחינת חזרה
- קטגוריה: ניתוח חוסר ודאות
- קטגוריה: ניתוח פיננסי
- קטגוריה: תרשים תנועה להשקה לעולם למידת המכונה
קורס 2
- משך: 15 שעות
- דירוג: 4.4 (50 דירוגים)
פרטי הקורס
- מה תלמדו:
- הסבר על כיצד לשפר את איכות הנתונים וכיצד לבצע ניתוח נתונים חוקר.
- בניית ואימון מודלי AutoML באמצעות Vertex AI ו-BigQuery ML.
- אופטימיזציה והערכה של מודלים באמצעות פונקציות הפסד ומדדי ביצוע.
- יצירת מערכות נתונים עבור אימון, הערכה ובדיקות באופן שניתן לשחזר ולהרחיב.
- הכרת TensorFlow.
קורס 3
- משך: 19 שעות
- דירוג: 3.8 (12 דירוגים)
פרטי הקורס
- מה תלמדו:
- מטרת קורס זה היא ליצור, לאמן ולהשיק מודלי למידת מכונה גמישים וקשוחים באמצעות TensorFlow 2.x ו-Keras.
- ללמוד על היררכיית ה-API של TensorFlow 2.x ולהבין את המרכיבים המרכזיים של TensorFlow דרך תרגולים מעשיים.
- להכיר את השיטות לעבוד עם מערכי נתונים ואת עלויות כניסת נתונים בתהליך ה-TensorFlow 2.x.
- לבצע תרגולים מעשיים עם tf.data.Dataset על מנת לטעון נתוני csv, מערכי NumPy, נתוני טקסט ודימויים.
- תרגולים להכנת תכונות מספריות, קטגוריאליות, בקטגוריות וקטנות.
- ללמוד כיצד ליצור מודלים של למידת מכונה באמצעות ה-Keras Sequential API וה-Keras Functional API.
- להבין על פונקציות הפעלה, הפסד ואופטימיזציה.
- במסגרת תרגולי Jupyter Notebook, לבנות מודלים של רגרסיה לינארית בסיסית, רגרסיה לוגיסטית בסיסית ורגרסיה לוגיסטית מתקדמת.
- ללמוד כיצד לאמן, להשיק ולהפעיל מודלי למידת מכונה בקנה מידה רחב ב-Cloud AI Platform.
קורס 4
- משך: 9 שעות
- דירוג: 4.5 (10 דירוגים)
פרטי הקורס
- מה תלמדו:
- להסביר על חנות התכונות של Vertex AI ולשוות בין ההיבטים המרכזיים הנדרשים לתכונות טובות.
- לבצע הנדסת תכונות באמצעות BigQuery ML, Keras ו-TensorFlow.
- לדון בשימוש ב-Dataflow וב-Dataprep לצורך הכנה וחקר של תכונות.
- להשתמש ב-tf.Transform.
כישורים שתשיגו
- קטגוריה: תעשיית השפה
- קטגוריה: התנהגות חיפוש מידע
- קטגוריה: אינטליגנציה קולקטיבית
- קטגוריה: כריית מדיה חברתית
קורס 5
- משך: 18 שעות
- דירוג: 4.4 (10 דירוגים)
פרטי הקורס
- מה תלמדו:
- ברוכים הבאים לקורס "האומנות והמדע של למידת מכונה". הקורס כולל 6 מודולים.
- הקורס מסביר על הידע, השיפוט הנכון והיכולות הבסיסיות הנדרשות לאופטימיזציה מדויקת של מודלי למידת מכונה להשגת ביצועים מיטביים.
- ללמוד כיצד להשתמש בטכניקות רגולריזציה כדי להכליל מודלים וגם להבין את השפעת ההיפר-פרמטרים (כגון השפעת גודל המערך או קצב הלמידה על ביצועי המודלים).
- להסביר כמה אלגוריתמים קלאסיים לאופטימיזציה ולתאר כיצד לציין שיטות אופטימיזציה בקוד TensorFlow.
ראיתם את הקורס. מוכנים להירשם?
מעבר לקורסרה · הקורס הראשון פתוח לצפייה חינם · ביטול בכל שלב
§ עוזרים להתחיל
צפו · 2 דק'
צפו · 2 דק'
צפו · 2 דק'
3 וידאוים קצרים לפני שנרשמים לקורס.
לפני שאתם מוציאים כרטיס אשראי — קחו 6 דקות. סבר על Coursera, איך נרשמים, ואיך התעודה משתלבת בלינקדאין שלכם.
מה זה Coursera?
סקירה קצרה של פלטפורמת הלימוד הגדולה בעולם — מי מאחוריה, איך התעודות מוכרות, ומה ההבדל מ-Udemy ו-edX.
צפו בסרטון ←איך נרשמים ב-2 דקות
הדגמה ויזואלית של תהליך ההרשמה — מהקלקה על "להרשמה" ועד תחילת הקורס הראשון. כולל אופציית audit חינמי.
צפו בסרטון ←איך מכניסים את התעודה ל-LinkedIn
הוספת התעודה כ-License & Certification בפרופיל לינקדאין, עם קישור ל-Coursera שמעלים את הקרדיביליות.
צפו בסרטון ←מוכנים להתחיל?
הקורס מחכה. התעודה מחכה.
הקורס זמין ב-Coursera. הקורס הראשון בסדרה פתוח לצפייה ללא תשלום.
coursera
תעודה מקצועית
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה עם TensorFlow של גוגל קלאוד
— Coursera
✓
⚠ MSL הוא קטלוג קורסים — לא ספק הקורס.
הקורס מתפרסם ומנוהל דרך פלטפורמת Coursera. תוכן הקורס, עלויות, תעודות, ותנאי שימוש — באחריות Coursera והמרצים. MSL מציג את המידע מתוך מטרה לעזור לגולש לבחור, ולא מספק את הקורס עצמו.