Willkommen zum vierten Kurs der Building Cloud Computing Solutions at Scale Specialization! In diesem Kurs bauen Sie auf den Konzepten für Cloud Computing und Data Engineering auf, die in den ersten drei Kursen eingeführt wurden, um Machine Learning Engineering auf reale Projekte anzuwenden. Zunächst werden Sie Anwendungen für maschinelles Lernen entwickeln und bewährte Softwareentwicklungsverfahren zur Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen anwenden. Dann werden Sie lernen, wie Sie mit AutoML Probleme effizienter lösen können als mit traditionellen Ansätzen des maschinellen Lernens allein. Schließlich werden Sie sich mit neuen Themen des maschinellen Lernens befassen, darunter MLOps, Edge Machine Learning und KI-APIs.
Cloud Machine Learning Engineering und MLOps
Cloud Machine Learning Engineering und MLOps
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Aufbau von Cloud Computing-Lösungen im großen Maßstab
Dozent: Noah Gift
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(84 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Cloud Computing Architektur
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Google Cloud-Platform
- Kategorie: Cloud-Anwendungen
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: Microsoft Azure
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Kontinuierliche Lieferung
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Aufbau von Cloud Computing-Lösungen im großen Maßstab
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
In dieser Woche werden Sie die Methoden des Machine Learning Engineering kennenlernen. Am Ende der Woche werden Sie in der Lage sein, Anwendungen für maschinelles Lernen zu entwickeln und bewährte Methoden der Softwareentwicklung anzuwenden, um Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen.
Das ist alles enthalten
15 Videos6 Lektüren1 Aufgabe3 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor
Diese Woche lernen Sie AutoML kennen und erfahren, wie Sie damit effiziente Machine Learning-Lösungen mit wenig bis gar keinem Code erstellen können. Zu diesen Technologien gehören Ludwig, Google AutoML, Apple Create ML und Azure Machine Learning Studio. Sie werden diese Lösungen anwenden, indem Sie sowohl die Open Source- als auch die Cloud-AutoML-Technologie verwenden.
Das ist alles enthalten
21 Videos2 Lektüren1 Aufgabe3 Diskussionsthemen
Diese Woche lernen Sie MLOps-Strategien und Best Practices für die Entwicklung von Cloud-Lösungen kennen. Dann werden Sie Edge Machine Learning und die Verwendung von KI-APIs erkunden. Sie werden diese Strategien anwenden, um eine Cloud-Lösung mit wenig oder gar keinem Code zu entwickeln, die natürliche Sprachverarbeitung oder Computer Vision durchführt.
Das ist alles enthalten
22 Videos3 Lektüren1 Aufgabe4 Diskussionsthemen2 Unbewertete Labore
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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AY
4
Geprüft am 2. Juni 2022
Great course to know practical ideas and concepts.
AD
5
Geprüft am 1. Nov. 2022
Great Intro into DevOps and MLOps for beginners, Also good explanation and practical application examples
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Häufig gestellte Fragen
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