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Module 1: Let Machines Do il Lavoro

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Le macchine fanno il lavoro - Introduzione
Ciao benvenuti a lasciare che le macchine facciano il lavoro, io il mio m Evan in questo modulo imparerai sui modi in cui Google può aiutarti a prendere decisioni con l'apprendimento automatico. Finora in questo corso di fondazioni Google CloudComputing:
  si è discusso di cosa sia il cloud, la piattaforma cloud di Google stessa, utilizzando GCP per costruire app. Si sono poi esplorate le opzioni di archiviazione, il ruolo dell'API, la sicurezza cloud, il networking, l'automazione e il monitoraggio e alcuni dei servizi gestiti che Google offre per elaborare i tuoi big data.
In questo decimo e ultimo modulo esplorerai il mondo del machine learning e il ruolo del machine learning per mettere i tuoi dati al lavoro. L'obiettivo di questo modulo è che tu sia in grado di:
Spiegare cosa sia l'apprendimento automatico, la terminologia utilizzata e la sua proposizione del valore
Obiettivi di apprendimento specifici:
Discutere di machine learning nel cloud
Esplorare costruire modelli di machine learning beati utilizzando piattaforma AI
Leva Cloud AutoML per creare modelli di machine learning personalizzati
Applicare una gamma di modelli di machine learning pre - formati utilizzando le API di machine learning di Google
Questa agenda mostra gli argomenti che compongono questo modulo. Il modulo inizia con un'introduzione di alto livello a ciò che è l'apprendimento automatico e come si svolge. Seguito da un'introduzione allo spettro di apprendimento della macchina GCP, farete poi un divertente esercizio dove vedrete prima mano come una nuova rete possa imparare a riconoscere doodling. Prossimamente si esplora le complessità comportamentali che si sviluppano modelli di apprendimento AI beati ma anche come il servizio di machine learning gestito da piattaforma AI Google rende più facile prendere progetti di machine learning dall'ideazione, alla produzione e alla distribuzione. Per il primo laboratorio di questo modulo, imparerai come addestrare decine di modelli di flusso sia localmente che su piattaforma AI, e poi come utilizzare il tuo modello addestrato per la previsione. Successivamente imparerai come il cloud autoML ti permette di allenare modelli di machine learning costosi di alta qualità con minimo sforzo o competenza di machine learning. Poi sarà seguito da un laboratorio dove si arriva ad utilizzare la visione di cloud automl per addestrare un modello personalizzato utilizzando immagini. Nell'ultimo argomento di questo modulo esplorerai la gamma di API di apprendimento automatico preformati che Google ha messo a disposizione per applicazioni comuni. Questo sarà supportato per il completamento di tre mani sui laboratori, dove si utilizzerà il linguaggio naturale cloud, il discorso cloud e le API di video intelligence. Il modulo si concluderà con un breve quiz e un alto ricaputo affidabile dei punti di apprendimento chiave dal modulo.