|
所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning-fr
课程评论：没有评论
课程名称：《谷歌的机器学习方法（法语版）》 课程概述：本课程将介绍机器学习的基本概念及其可以解决的各种问题。谷歌在机器学习方面采取了一种独特的策略，不仅依赖于数据，还有逻辑思维。我们将解释这种定义对数据科学家在创建机器学习模型管道时的意义。此外，课程将详细探讨实现机器学习的五个阶段，并强调每个阶段的重要性。最后，我们将识别机器学习可能会放大的偏见，并学习如何识别这些偏见。 课程大纲： 1. **课程系列介绍**：该模块介绍了课程系列及授课的谷歌专家。 2. **以AI为中心的企业是什么？**：学习如何制定基于机器学习的数据战略。 3. **谷歌与机器学习**：介绍谷歌多年来积累的组织知识。 4. **使用Vertex AI开发机器学习**：解释评估阶段的重要性，即确定一个模型是否准备好投入生产。 5. **利用Vertex笔记本开发机器学习**：探讨在Vertex AI中为机器学习开发所用的管理笔记本和用户管理笔记本。 6. **在Vertex AI中实施机器学习的最佳实践**：回顾与机器学习相关的不同过程的最佳实践。 7. **负责任的AI开发**：讲解机器学习系统为何不是默认公正的，并讨论在将机器学习集成到产品中时需要注意的事项。 此课程专为希望深入学习机器学习应用和实践的学习者设计，适合各类背景的学员。
Name:Présentation de la série de cours
Description:Ce module vous présente la série de cours et les experts Google qui l'enseigneront.
Name:Qu'est-ce qu'une entreprise axée sur l'IA ?
Description:Dans ce module, vous allez apprendre à élaborer une stratégie de données basée sur le machine learning.
Name:Google et le machine learning
Description:Ce module présente les connaissances organisationnelles que Google a acquises au fil des années.
Name:Développement du machine learning avec Vertex AI
Description:Le machine learning commence toujours par un objectif, qu'il s'agisse d'un cas d'utilisation professionnel ou pédagogique, ou d'un problème que vous souhaitez résoudre. Ce module explique la phase de démonstration de faisabilité, également appelée phase de tests, qui consiste à déterminer si un modèle est prêt à passer en production.
Name:Développement du machine learning avec des notebooks Vertex
Description:Ce module explore à la fois les notebooks gérés et les notebooks gérés par l'utilisateur pour le développement du machine learning dans Vertex AI.
Name:Bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Vertex AI
Description:Ce module passe en revue les bonnes pratiques pour les différents processus liés au machine learning dans Vertex AI.
Name:Développement d'IA responsable
Description:Ce module explique pourquoi les systèmes de machine learning ne sont pas justes par défaut et aborde quelques points à retenir lorsque vous intégrez le machine learning à vos produits.
Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Google adopte une approche particulière du machine learning qui s'appuie non seulement sur les données, mais également sur la logique. Nous expliquerons l'utilité d'une telle définition pour les data scientists à l'heure de créer un pipeline de modèles de machine learning. Ensuite, nous examinerons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation devant être traité à l'aide du machine learning et verrons pourquoi chaque phase est importante. Enfin, nous identifierons les biais que le machine learning est susceptible d'amplifier et apprendrons à les repérer. >>> En vous inscrivant à cette spécialisation, vous vous engagez à respecter les Conditions d'utilisation de Qwiklabs, telles que définies dans les questions fréquentes et disponibles à l'adresse : https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
