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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/smart-analytics-machine-learning-ai-gcp-jp
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课程名称：智能分析、机器学习与 GCP 上的人工智能（日本语版） 课程概述：本课程旨在通过将机器学习集成到数据管道中，帮助企业高效地从数据中提取分析信息。课程介绍了如何在 Google Cloud Platform 上根据所需的定制程度将机器学习嵌入数据管道，包括适合几乎不需要定制的 AutoML 和需要大幅定制的 AI Platform Notebooks 和 BigQuery Machine Learning。此外，还将讲解如何使用 Kubeflow 将机器学习解决方案投入生产。学员将通过 Qwiklabs 亲身体验在 Google Cloud Platform 上构建机器学习模型的过程。 课程大纲： 1. **介绍**：介绍课程内容及议程。 2. **分析与人工智能概述**：说明 Google Cloud 可用的机器学习类型。 3. **针对非结构化数据的预构建 ML 模型 API**：介绍如何使用针对非结构化数据的预构建 ML 模型 API。 4. **使用 Notebooks 进行大数据分析**：说明如何使用 Notebooks。 5. **使用 Kubeflow 的生产环境 ML 管道**：讲解自定义 ML 模型的构建，并介绍 Kubeflow 和 AI Hub。 6. **使用 BigQuery ML 进行 SQL 的自定义模型构建**：介绍 BigQuery ML。 7. **使用 AutoML 构建自定义模型**：讲解如何使用 AutoML 进行自定义模型构建。 8. **总结**：对课程中涉及的主题进行复习。 这门课程提供了全面的学习路径，适合希望在 Google Cloud 上进行机器学习项目的学员。
Name:はじめに
Description:このモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介します
Name:分析と AI の概要
Description:このモジュールでは、Google Cloud で利用可能な ML の種類について説明します
Name:非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
Description:このモジュールでは、非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API の使用方法について説明します
Name:Notebooks を使用したビッグデータ分析
Description:このモジュールでは、Notebooks の使用方法について説明します
Name:Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
Description:このモジュールでは、カスタム ML モデルの構築について説明し、Kubeflow および AI Hub について紹介します
Name:BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
Description:このモジュールでは、BigQuery ML について説明します
Name:AutoML を使用したカスタムモデルの構築
Description:AutoML を使用したカスタムモデルの構築
Name:Module 7: まとめ
Description:このモジュールでは、コースで扱ったトピックについて復習します
機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。
