DeepLearning.AI

Spezialisierung „TensorFlow: Daten und Einsatz“

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DeepLearning.AI

Spezialisierung „TensorFlow: Daten und Einsatz“

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,475 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

  • Führen Sie Modelle in Ihrem Browser mit TensorFlow.js aus

  • Bereiten Sie mit TensorFlow Lite Modelle vor und setzen Sie sie auf mobilen Geräten ein

  • Mit den TensorFlow Data Services können Sie leichter auf Trainingsdaten zugreifen, sie organisieren und verarbeiten

  • Erkunden Sie vier fortgeschrittene Einsatzszenarien mit TensorFlow Serving, TensorFlow Hub und TensorBoard

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Föderiertes Lernen
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Faltungsneuronale Netze
  • Kategorie: iOS-Entwicklung
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Javascript
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Lernen übertragen
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Android-Entwicklung
  • Kategorie: Computer Vision

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Modell-Einsatz
  • Kategorie: Apple iOS

Wichtige Details

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von DeepLearning.AI.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Browserbasierte Modelle mit TensorFlow.js

Browserbasierte Modelle mit TensorFlow.js

KURS 1, 19 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Trainieren und Ausführen von Schlussfolgerungen in einem Browser

  • Daten in einem Browser verarbeiten

  • Erstellen Sie ein Modell zur Klassifizierung und Erkennung von Objekten mithilfe einer Webcam

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Javascript
Kategorie: Lernen übertragen
Kategorie: JSON
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Faltungsneuronale Netze
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenerfassung
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: JavaScript-Frameworks
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Daten in Echtzeit
Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Kategorie: Bildanalyse
Gerätebasierte Modelle mit TensorFlow Lite

Gerätebasierte Modelle mit TensorFlow Lite

KURS 2, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Bereiten Sie Modelle für batteriebetriebene Geräte vor

  • Führen Sie Modelle auf Android- und iOS-Plattformen aus

  • Einsatz von Modellen auf eingebetteten Systemen wie Raspberry Pi und Mikrocontrollern

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Eingebettete Systeme
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Android-Entwicklung
Kategorie: Swift-Programmierung
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Apple iOS
Kategorie: iOS-Entwicklung
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Mobile Entwicklung
Daten-Pipelines mit TensorFlow Datendiensten

Daten-Pipelines mit TensorFlow Datendiensten

KURS 3, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Effiziente ETL-Aufgaben mit Tensorflow Data Services APIs durchführen

  • Konstruieren Sie Trainings-/Validierungs-/Testsplits beliebiger Datensätze - entweder benutzerdefiniert oder in der TensorFlow Hub Dataset Bibliothek vorhanden - mit Hilfe der Splits API

  • Nutzen Sie verschiedene Module und Funktionen der TFDS API, um Ihre Daten für Trainings-Pipelines vorzubereiten

  • Identifizieren Sie Engpässe in Ihren Eingabe-Pipelines und steigern Sie die Effizienz Ihrer Arbeitsabläufe durch Parallelisierung der Eingaben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Erweiterte Einsatzszenarien mit TensorFlow

Erweiterte Einsatzszenarien mit TensorFlow

KURS 4, 13 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie TensorFlow Serving, um Inferenzen über das Web durchzuführen

  • Navigieren Sie durch TensorFlow Hub, ein Repository von Modellen, die Sie für das Transfer Learning verwenden können

  • Bewerten Sie, wie Ihre Modelle funktionieren und teilen Sie Modell-Metadaten mit TensorBoard

  • Erforschen Sie föderiertes Lernen und wie Sie eingesetzte Modelle unter Wahrung des Datenschutzes neu trainieren können

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Lernen übertragen
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Föderiertes Lernen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Einbettungen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Informationen zum Datenschutz

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Dozent

Laurence Moroney
DeepLearning.AI
22 Kurse612.099 Lernende

von

DeepLearning.AI

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 aus TensorFlow: Daten und Einsatz

Durchschnitt über alle 4 Kurse

  • 5 Sterne

    78,63 %

  • 4 Sterne

    14,96 %

  • 3 Sterne

    4,08 %

  • 2 Sterne

    1,28 %

  • 1 Stern

    1,02 %

JG
Kurs: Browserbasierte Modelle mit TensorFlow.js

Geprüft am 20. Dez. 2020

ME
Kurs: Gerätebasierte Modelle mit TensorFlow Lite

Geprüft am 2. Apr. 2020

MI
Kurs: Daten-Pipelines mit TensorFlow Datendiensten

Geprüft am 4. Apr. 2020

Häufig gestellte Fragen