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Google Cloud Training

Questo corso tratta la progettazione e la creazione di una pipeline di dati di input TensorFlow, la realizzazione di modelli ML con TensorFlow e Keras, il miglioramento dell'accuratezza dei modelli ML, la scrittura di modelli ML per l'uso su larga scala e la scrittura di modelli ML specializzati.

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What's inside

Syllabus

Riepilogo
Questo modulo è un riepilogo del corso TensorFlow on Google Cloud.
Introduzione al corso
Questo modulo fornisce una panoramica del corso e dei suoi obiettivi.
Read more

Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Taught by Google Cloud Training, who are recognized for their work in the topic that the course teaches
Develops skills and tools that are highly relevant to industry
Provides a comprehensive study of science, math, and technology
Explores Deep Learning, which is the core of modern AI
May be overambitious for learners new to the topic
Teaches about libraries that are difficult to find tutorials and support for

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Reviews summary

Tensorflow e ml su google cloud

Secondo gli studenti, questo corso offre una solida base per l'implementazione del machine learning con TensorFlow su Google Cloud. È particolarmente apprezzato per la sua copertura della progettazione di pipeline di dati input con `tf.data` e la creazione di reti neurali con Keras. Gli aspetti legati all'addestramento su larga scala con Vertex AI sono visti come molto pratici e attuali. Il corso è strutturato per fornire una panoramica completa dell'ecosistema TensorFlow, rendendolo utile per chi cerca di scalare i propri modelli ML.
Eccellente sulla preparazione e gestione dei dati per ML.
"Mi è piaciuto come il corso si concentri sulla creazione di pipeline di dati di input con tf.data."
"Ho imparato a pulire, analizzare e trasformare i dati in modo efficace per l'addestramento."
"L'attenzione ai set di dati di grandi dimensioni è stata cruciale per i miei progetti."
Panoramica approfondita dell'ecosistema TensorFlow e Keras.
"Ho apprezzato come il corso introduca il framework TensorFlow e le sue API principali."
"Le lezioni sulle reti neurali e le API Keras Sequential/Functional sono state molto chiare."
"Il modulo sugli incorporamenti e la pre-elaborazione dei dati con tf.keras è stato illuminante."
Incentrato sull'implementazione pratica di ML su Google Cloud.
"Ho trovato particolarmente utile l'attenzione all'addestramento su larga scala con Vertex AI."
"Mi ha fornito le competenze per distribuire i modelli ML direttamente su Google Cloud."
"L'integrazione con gli strumenti GCP è stata un punto di forza che cercavo in un corso."
Richiede conoscenze pregresse di Python e concetti di ML.
"Ritengo che sia più adatto a chi ha già una base di Python e machine learning, non per principianti assoluti."
"Avrei gradito un'introduzione più approfondita su alcuni concetti di ML prima di addentrarmi nei dettagli di TensorFlow."
"A volte ho sentito che il ritmo era un po' veloce, specialmente se non si è abituati a GCP."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in TensorFlow on Google Cloud - Italiano with these activities:
Review fundamental concepts in machine learning
Strengthen your foundation by refreshing your knowledge of key machine learning concepts before the course begins.
Browse courses on Machine Learning
Show steps
  • Read introductory books or articles
  • Complete online courses or tutorials
  • Review previous coursework or notes
  • Practice solving basic machine learning problems
Organize and review course materials
Enhance your retention by actively organizing, reviewing, and summarizing the course materials.
Show steps
  • Review lectures, assignments, and quizzes
  • Create summaries and notes
  • Organize materials into folders or databases
Follow TensorFlow tutorials
Reinforce your understanding of TensorFlow concepts by working through hands-on tutorials provided by TensorFlow.
Show steps
  • Choose a tutorial that aligns with your learning objectives
  • Follow the step-by-step instructions
  • Experiment with different parameters and settings
Five other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all eight activities
Discuss concepts with peers
Deepen your understanding by engaging in discussions with other students, exchanging ideas, and answering each other's questions.
Show steps
  • Find a study partner or group
  • Schedule regular meetings
  • Prepare discussion topics
  • Take turns explaining concepts and solving problems
Leggere il white paper di TensorFlow 2.0
Aiuterà a comprendere le ultime funzionalità e miglioramenti di TensorFlow.
Browse courses on TensorFlow 2.0
Show steps
  • Scaricare il white paper di TensorFlow 2.0 dal sito web di TensorFlow.
  • Leggere il documento attentamente e prendere appunti sugli aggiornamenti principali.
Practice building neural networks
Apply the concepts covered in the course by building different types of neural networks and experimenting with their architectures.
Show steps
  • Choose a neural network type (e.g., convolutional, recurrent, etc.)
  • Design the network architecture
  • Train the network on a dataset
  • Evaluate the network's performance
Seguire un corso online su TensorBoard
Aiuterà a comprendere come utilizzare TensorBoard per visualizzare e monitorare i modelli di TensorFlow.
Browse courses on TensorBoard
Show steps
  • Iscriversi a un corso online su TensorBoard, come quello offerto su Coursera o edX.
  • Seguire il corso e completare gli esercizi.
Create a machine learning model for a specific problem
Apply your knowledge by developing a complete machine learning model to address a real-world problem.
Show steps
  • Define the problem statement and gather data
  • Choose appropriate machine learning algorithms
  • Build and train the model
  • Evaluate and deploy the model

Career center

Learners who complete TensorFlow on Google Cloud - Italiano will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Reading list

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