数据分析和机器学习(ML Ops)在云上
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课程描述:
机器学习领域是现在非常普遍,应用领域包括商业智能、国土安全、生化交互分析,基础设施监测、和天体物理学。深度学习是机器学习的一个分支关心现代神经网络的发展和应用。深入学习算法提取的分层高层表示数据的方式最大化给任务的性能。深度学习的背后是许多最近人工智能的发展,包括Siri语音识别,Facebook的标签建议,机器语言翻译和自动驾驶汽车。本课程是介绍机器学习使用TensorFlow 2.0,这是一个非常受欢迎的框架来构建预测模型。课程将提供一个一步一步的方法来构建复杂的机器学习模型从机器学习的基本概念,并从谷歌TensorFlow 2.0框架。我们将使用Python等各种工具和平台TensorFlow / Keras,和谷歌合作实验室笔记本为构建,测试和部署的机器学习模型。
这个七周计划包含42小时的在线联系,同步教学,分为3个模块,涵盖了基本主题让学生们对人工智能和机器学习。这个项目是理想的毕业和工作的工程师新人工智能和机器学习的世界。
这个项目包含专门化零售、医疗保健、金融服务和工业/制造业。你可以选择一个或多个专门化作为课程的一部分(每个专业化长3 - 5周)。你就会明白下面的用例定义和实现一个用例的端到端作为项目的一部分。
速度成就证书将在成功完成项目。
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学习成果
课程结束时,学生能够:
- 解释机器学习模型是如何工作的
- 框架任务到机器学习问题
- 使用机器学习工具来实现设计模型
- 证明当为什么特定的机器学习技术工作的具体问题
- 构建、测试和部署复杂的机器学习模型来解决具体问题
初步课程大纲
每个模块包含相应的动手实验覆盖模块的主题。
- Python教程,包括:
- 数据类型和字符串
- 用户定义函数
- 熊猫系列
- λ和地图
- 类和对象的介绍
这个模块包括Python编程的基本原理。完成这个模块后,学生将能够编写相当复杂的Python代码来处理数据。下面的表显示了这个模块的主题。
Python基础知识
主题 | 细节 |
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Python基础知识 |
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数据结构 |
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使用模块 |
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类和对象的介绍 |
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文件、流、数据库连接和API |
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- 介绍机器学习
- 机器学习是什么?
- 介绍TensorFlow
- 构建TensorFlow模型
- 扩大和模型部署
这个模块侧重于机器学习的基本原理和常用的ML和深度学习模型在谷歌的云平台。构建模型使用TensorFlow、培训和使用TensorBoard评估他们的表现,和部署模型将讨论。
机器学习使用TensorFlow 2.0
主题 | 细节 |
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介绍机器学习 |
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机器学习是什么? |
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介绍TensorFlow |
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构建TensorFlow模型 |
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扩大和模型部署 |
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实验室的模2
Lab1:实现一个线性回归和资讯模型。
Lab2:创建一个模型使用TensorFlow -特性工程款模型
Lab3:改善模型性能工程使用功能。
Lab4:部署使用烧瓶TensorFlow模型API。
这个模块是零售行业专业化、医疗保健、金融服务和工业/制造业。学生可以选择一个或多个专门化作为课程的一部分。这个模块将集中在下面定义的用例,和学生将一个用例实现端到端顶石项目的一部分。
行业集中 | 用例 |
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零售 |
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医疗保健 |
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金融服务 |
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工业/制造 |
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实验室的第三讲
Lab1:理解业务问题和实现一个探索性数据分析使用Python。
使用TensorFlow Lab2:创建一个机器学习模型
Lab3:改善模型性能工程使用功能
Lab4:部署使用烧瓶TensorFlow模型API
天/时间:星期二6-9pm &星期六9 am-12pm
日期:
模块# 1 - 1月18日和22
模块# 2 - 1月25日,29日,2月1日5、8、12、15、19
模块# 3 - 2月22日,26日,3月1日5、15
导师信息
名称:Vijayan Sugumaran
标题:特聘教授的管理信息系统
联系信息:sugumara@www.zhongqiwg.com
名称:Naresh Jasotani
标题:客户Engg专家。(AI / ML,数据和分析)
联系信息: nareshjasotani@google.com