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Spezialisierung Machine Learning on Google Cloud
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Spezialisierung Machine Learning on Google Cloud

Learn machine learning with Google Cloud. Real-world experimentation with end-to-end ML

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
at 10 hours a week
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Use Vertex AI AutoML and BigQuery ML to build, train, and deploy ML models

  • Implement machine learning models using Keras and TensorFlow 2.x

  • Implement machine learning in the enterprise best practices

  • Describe how to perform exploratory data analysis and improve data quality

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: Generative AI

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

März 2025

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Recognize the data-to-AI technologies and tools offered by Google Cloud.

  • Use generative AI capabilities in applications.

  • Choose between different options to develop an AI project on Google Cloud.

  • Build ML models end-to-end by using Vertex AI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Cloud Platforms
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Large Language Modeling

Was Sie lernen werden

  • Design and build a TensorFlow input data pipeline.

  • Use the tf.data library to manipulate data in large datasets.

  • Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.

  • Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Scalability
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Python Programming
Feature Engineering

Feature Engineering

KURS 38 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Describe Vertex AI Feature Store and compare the key required aspects of a good feature.

  • Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

  • Discuss how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep.

  • Use tf.Transform.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Dataflow
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • Describe data management, governance, and preprocessing options

  • Identify when to use Vertex AutoML, BigQuery ML, and custom training

  • Implement Vertex Vizier Hyperparameter Tuning

  • Explain how to create batch and online predictions, setup model monitoring, and create pipelines using Vertex AI

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Management
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Machine Learning

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