×
1 Выберите сертификаты EITC/EITCA
2 Учитесь и сдавайте онлайн-экзамены
3 Пройдите сертификацию своих навыков в области ИТ

Подтвердите свои ИТ-навыки и компетенции в рамках Европейской системы сертификации ИТ из любой точки мира в режиме онлайн.

Академия EITCA

Стандарт аттестации цифровых навыков Европейского института сертификации ИТ, направленный на поддержку развития цифрового общества.

ВОЙДИТЕ В ВАШ АККАУНТ

ОТКРЫТЬ СЧЁТ ЗАБЫЛИ ПАРОЛЬ?

ЗАБЫЛИ ПАРОЛЬ?

БСГ, подожди, я помню!

ОТКРЫТЬ СЧЁТ

Уже есть учетная запись?
ЕВРОПЕЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕРТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ - ПРОВЕРКА ВАШИХ ЦИФРОВЫХ НАВЫКОВ
  • регистрация
  • ВХОД
  • ИНФОРМАЦИЯ

Академия EITCA

Академия EITCA

Европейский институт сертификации информационных технологий - EITCI ASBL

Поставщик сертификации

Институт EITCI ASBL

Брюссель, Европейский Союз

Руководящая структура Европейской ИТ-сертификации (EITC) в поддержку ИТ-профессионализма и цифрового общества

  • СЕРТИФИКАТЫ
    • АКАДЕМИИ EITCA
      • КАТАЛОГ АКАДЕМИЙ EITCA<
      • EITCA/CG КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА
      • EITCA/IS ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
      • EITCA/BI БИЗНЕС-ИНФОРМАЦИЯ
      • КЛЮЧЕВЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ EITCA/KC
      • EITCA/EG E-GOVERNMENT
      • ВЕБ-РАЗРАБОТКА EITCA/WD
      • ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ EITCA/AI
    • EITC СЕРТИФИКАТЫ
      • КАТАЛОГ СЕРТИФИКАТОВ EITC<
      • СЕРТИФИКАТЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ
      • СЕРТИФИКАТЫ ВЕБ-ДИЗАЙНА
      • СЕРТИФИКАТЫ 3D ДИЗАЙНА
      • ОФИС СЕРТИФИКАТЫ
      • БИТКОИН БЛОКЧЕЙН СЕРТИФИКАТ
      • СЕРТИФИКАТ WORDPRESS
      • СЕРТИФИКАТ ОБЛАЧНОЙ ПЛАТФОРМЫНОВЫЕ
    • EITC СЕРТИФИКАТЫ
      • СЕРТИФИКАТЫ ИНТЕРНЕТА
      • КРИПТОГРАФИЯ СЕРТИФИКАТЫ
      • БИЗНЕС СЕРТИФИКАТЫ
      • СЕРТИФИКАТЫ ТЕЛЕВИДЕНИЯ
      • СЕРТИФИКАТЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ
      • ЦИФРОВОЙ ПОРТРЕТ СЕРТИФИКАТ
      • СЕРТИФИКАТЫ РАЗРАБОТКИ ВЕБ-РАЗРАБОТКИ
      • СЕРТИФИКАТЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯНОВЫЕ
    • СЕРТИФИКАТЫ ДЛЯ
      • ПУБЛИЧНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЕС
      • УЧИТЕЛЯ И УЧИТЕЛЯ
      • ИТ-БЕЗОПАСНОСТЬ ПРОФЕССИОНАЛОВ
      • ГРАФИЧЕСКИЕ ДИЗАЙНЕРЫ И ХУДОЖНИКИ
      • БИЗНЕСМЕНЫ И МЕНЕДЖЕРЫ
      • БЛОКЧЕЙН РАЗРАБОТЧИКИ
      • ВЕБ-РАЗРАБОТЧИКИ
      • ЭКСПЕРТЫ ОБЛАЧНОГО ИИНОВЫЕ
  • НОВИНКИ
  • СУБСИДИЯ
  • КАК ЭТО РАБОТАЕТ
  •   IT ID
  • О КОМПАНИИ
  • КОНТАКТЫ
  • МОЙ ЗАКАЗ
    Ваш текущий заказ пуст.
EITCIINSTITUTE
CERTIFIED

EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud

by Академия EITCA / Понедельник, 25 января 2021 / Опубликовано в

Нынешнее состояние

Не зарегистрирован
Зарегистрируйтесь в этой программе, чтобы получить доступ

Цена

€110.00

Свяжитесь с нами

Записаться на эту сертификацию

EITC/AI/GCML Сертификация Google Cloud Machine Learning Certification - это программа компетенции в области искусственного интеллекта, относящаяся к одной из самых передовых систем машинного обучения, основанной на вычислительных ресурсах Google Cloud Platform.

Учебная программа EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning фокусируется на основах и практике машинного обучения с использованием Google Cloud, организованных в соответствии со следующей структурой, включающей в себя комплексные и структурированные материалы для самостоятельного обучения по программе сертификации EITCI, подкрепленные справочным видеоконтентом открытого доступа от Google в качестве основы для подготовки к получению сертификата EITC путем сдачи соответствующего экзамена.

С помощью EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning вы познакомитесь с техническими особенностями последних разработок инструментов машинного обучения Google AI и Google Cloud и узнаете, как их использовать.

Машинное обучение (ML) - это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по мере накопления опыта. Это рассматривается как часть искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения создают модель на основе выборочных данных, известных как данные обучения, чтобы делать прогнозы или решения, не будучи явно запрограммированными на это. Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как фильтрация электронной почты и компьютерное зрение, где сложно или невозможно разработать традиционные алгоритмы для выполнения необходимых задач.

Google Cloud в первую очередь ориентирован на предоставление услуг искусственного интеллекта и выполнение функций высокопроизводительной платформы машинного обучения.

Некоторые из сервисов Google Cloud AI включают:

  • Cloud AutoML - сервис для обучения и развертывания пользовательских машин, обучающих моделей. По состоянию на сентябрь 2018 года сервис находится в стадии бета-тестирования.
  • Cloud TPU - ускорители, используемые Google для обучения моделей машинного обучения.
  • Cloud Machine Learning Engine - управляемый сервис для обучения и построения моделей машинного обучения на основе основных платформ.
  • Cloud Job Discovery - сервис, основанный на возможностях поиска Google и машинного обучения для экосистемы рекрутинга.
  • Dialogflow Enterprise - среда разработки на основе машинного обучения Google для создания диалоговых интерфейсов.
  • Cloud Natural Language - сервис анализа текста на основе моделей Google Deep Learning.
  • Cloud Speech-to-Text - служба преобразования речи в текст на основе машинного обучения.
  • Cloud Text-to-Speech - сервис преобразования текста в речь на основе машинного обучения.
  • Cloud Translation API - сервис для динамического перевода между тысячами доступных языковых пар
  • Cloud Vision API - сервис анализа изображений на основе машинного обучения
  • Cloud Video Intelligence - сервис видеоаналитики на основе машинного обучения

В качестве примера ознакомьтесь с функциями AutoML Vision (автоматическое машинное обучение Google Cloud для вычислительного понимания зрения) и продолжите изучение всеобъемлющей учебной программы этой программы EITC.

Google AI - это специальное подразделение Google, занимающееся искусственным интеллектом. Об этом объявил на Google I/O 2017 генеральный директор Сундар Пичаи. К основным проектам Google AI относятся:

  • Обслуживание облачных TPU (блоков тензорной обработки) для разработки программного обеспечения для машинного обучения.
  • Разработка TensorFlow.
  • TensorFlow Research Cloud предоставит исследователям бесплатный кластер из тысячи облачных TPU для проведения исследований в области машинного обучения при условии, что исследование будет открытым исходным кодом, и они разместят свои результаты и опубликуют их в рецензируемом научном журнале.
  • Портал с тысячами исследовательских публикаций сотрудников Google.
  • Magenta: группа исследователей глубокого обучения, изучающая роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. Команда выпустила множество проектов с открытым исходным кодом, позволяющих художникам и музыкантам расширять свои процессы с помощью ИИ.
  • Sycamore: Программируемый квантовый процессор на 54 кубита.

Еще один проект - Google Brain. Это группа исследователей глубокого обучения искусственного интеллекта в Google, сформированная в начале 2010-х годов и объединяющая открытые исследования машинного обучения с информационными системами и крупномасштабными вычислительными ресурсами. Проект Google Brain начался в 2011 году как совместная работа по совместительству научного сотрудника Google Джеффа Дина, исследователя Google Грега Коррадо и профессора Стэнфордского университета Эндрю Нг. Нг интересовался использованием методов глубокого обучения для решения проблемы искусственного интеллекта с 2006 года, а в 2011 году начал сотрудничать с Дином и Коррадо для создания крупномасштабной программной системы глубокого обучения DistBelief на базе инфраструктуры облачных вычислений Google. Google Brain начинался как проект Google X и стал настолько успешным, что был возвращен обратно в Google: Astro Teller сказал, что Google Brain оплатил всю стоимость Google X. В июне 2012 года New York Times сообщила, что кластер из 16,000 1,000 процессоры в 10 компьютеров, предназначенные для имитации некоторых аспектов деятельности человеческого мозга, успешно научились распознавать кошку на основе XNUMX миллионов цифровых изображений, взятых из видео на YouTube. С первых лет существования проекта Google Brain значительно продвинулся вперед и нашел множество приложений в продуктах Google AI.

Чтобы получить представление о прогрессе, просмотрите примерную демонстрацию возможностей Google Assistant:

Чтобы более подробно ознакомиться с учебным планом сертификации, вы можете расширить и проанализировать таблицу ниже.

Подробнее о процедуре сертификации см. Как это работает.

Справочные ресурсы по учебной программе

Документация по Google Cloud Platform
https://cloud.google.com/docs/

Консоль Google Cloud
https://console.cloud.google.com/

Google Cloud Skills Boost — машинное обучение
https://www.cloudskillsboost.google/paths/17

Развертывание и управление моделями генеративного ИИ
https://www.cloudskillsboost.google/paths/1283

Google Cloud Qwiklabs - практическое обучение работе с облаком
https://www.qwiklabs.com/

Обучение Google Cloud
https://cloud.google.com/training/

Канал Google Cloud Platform на YouTube
https://www.youtube.com/user/googlecloudplatform/videos/

Продукты Google Cloud AI и машинного обучения
https://cloud.google.com/products/ai/

Решения Google Cloud AI и машинного обучения
https://cloud.google.com/solutions/ai/

Google Вертекс ИИ
https://cloud.google.com/vertex-ai/

Гугл ТензорФлоу
https://www.tensorflow.org/

Загрузите полные подготовительные материалы для автономного самообучения для программы Google Cloud Machine Learning EITC/AI/GCML в PDF-файле.

Значок PDF Подготовительные материалы EITC/AI/GCML – стандартная версия

Значок PDF Подготовительные материалы EITC/AI/GCML – расширенная версия с контрольными вопросами

Программа сертификации

Введение 1 тема
В настоящее время у вас нет доступа к этому контенту
Содержание урока
0% Complete 0/1 Шаги
Что такое машинное обучение
Первые шаги в машинном обучении Темы 5
В настоящее время у вас нет доступа к этому контенту
Содержание урока
0% Complete 0/5 Шаги
7 шагов машинного обучения
Простые и простые оценки
Бессерверные прогнозы в масштабе
TensorBoard для визуализации модели
Глубокие нейронные сети и оценщики
Дальнейшие шаги в машинном обучении Темы 8
В настоящее время у вас нет доступа к этому контенту
Содержание урока
0% Complete 0/8 Шаги
Большие данные для обучения моделей в облаке
Генерация естественного языка
Распределенное обучение в облаке
Пример использования машинного обучения в моде
Обработка данных с помощью pandas (библиотека анализа данных Python)
Введение в ядра Kaggle
Работа с Jupyter
Выбор диспетчера пакетов Python
Инструменты Google для машинного обучения Темы 6
В настоящее время у вас нет доступа к этому контенту
Содержание урока
0% Complete 0/6 Шаги
Google Cloud Datalab - ноутбук в облаке
Печать операторов в TensorFlow
Обнаружение объекта TensorFlow на iOS
Визуализация данных с помощью аспектов
Google Quick Draw - набор данных каракули
Обзор машинного обучения Google
Развитие машинного обучения Темы 17
В настоящее время у вас нет доступа к этому контенту
Содержание урока
0% Complete 0/17 Шаги
GCP BigQuery и открытые наборы данных
Проект по науке о данных с Kaggle
AutoML Vision - часть 1
AutoML Vision - часть 2
Scikit учиться
Scikit-learn в масштабе
Введение в Керас
Увеличение масштаба Keras с помощью оценщиков
Введение в TensorFlow.js
Импорт модели Keras в TensorFlow.js
Образы виртуальных машин с глубоким обучением
TensorFlow Hub для более продуктивного машинного обучения
Активный режим TensorFlow
Jupyter в сети с Colab
Обновление Colab с большей вычислительной мощностью
Kubeflow - машинное обучение в Kubernetes
BigQuery ML - машинное обучение со стандартным SQL
Опыт в машинном обучении Темы 9
В настоящее время у вас нет доступа к этому контенту
Содержание урока
0% Complete 0/9 Шаги
PyTorch на GCP
Таблицы AutoML
Конфиденциальность TensorFlow
Визуализация сверточных нейронных сетей с помощью Lucid
Понимание моделей изображений и прогнозов с использованием Атласа активации
Обработка естественного языка - мешок слов
Естественный язык AutoML для пользовательской классификации текста
Блоки тензорной обработки - история и оборудование
Погружение в TPU v2 и v3
Платформа Google Cloud AI Темы 11
В настоящее время у вас нет доступа к этому контенту
Содержание урока
0% Complete 0/11 Шаги
Обучение AI Platform со встроенными алгоритмами
Обучающие модели с настраиваемыми контейнерами на платформе Cloud AI Platform
Использование инструмента "Что, если" для объяснения
Введение в пояснения к платформе AI
Сервис маркировки данных Cloud AI
Введение в JAX
Настройка конвейеров платформы AI
Оптимизатор платформы AI
Постоянный диск для продуктивной науки о данных
API перевода
Перевод AutoML
EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud
В настоящее время у вас нет доступа к этому контенту
Главная » Мой аккаунт

Центр сертификации

Программа Home
Введение
Что такое машинное обучение
Первые шаги в машинном обучении
7 шагов машинного обучения
Простые и простые оценки
Бессерверные прогнозы в масштабе
TensorBoard для визуализации модели
Глубокие нейронные сети и оценщики
Дальнейшие шаги в машинном обучении
Большие данные для обучения моделей в облаке
Генерация естественного языка
Распределенное обучение в облаке
Пример использования машинного обучения в моде
Обработка данных с помощью pandas (библиотека анализа данных Python)
Введение в ядра Kaggle
Работа с Jupyter
Выбор диспетчера пакетов Python
Инструменты Google для машинного обучения
Google Cloud Datalab - ноутбук в облаке
Печать операторов в TensorFlow
Обнаружение объекта TensorFlow на iOS
Визуализация данных с помощью аспектов
Google Quick Draw - набор данных каракули
Обзор машинного обучения Google
Развитие машинного обучения
GCP BigQuery и открытые наборы данных
Проект по науке о данных с Kaggle
AutoML Vision - часть 1
AutoML Vision - часть 2
Scikit учиться
Scikit-learn в масштабе
Введение в Керас
Увеличение масштаба Keras с помощью оценщиков
Введение в TensorFlow.js
Импорт модели Keras в TensorFlow.js
Образы виртуальных машин с глубоким обучением
TensorFlow Hub для более продуктивного машинного обучения
Активный режим TensorFlow
Jupyter в сети с Colab
Обновление Colab с большей вычислительной мощностью
Kubeflow - машинное обучение в Kubernetes
BigQuery ML - машинное обучение со стандартным SQL
Опыт в машинном обучении
PyTorch на GCP
Таблицы AutoML
Конфиденциальность TensorFlow
Визуализация сверточных нейронных сетей с помощью Lucid
Понимание моделей изображений и прогнозов с использованием Атласа активации
Обработка естественного языка - мешок слов
Естественный язык AutoML для пользовательской классификации текста
Блоки тензорной обработки - история и оборудование
Погружение в TPU v2 и v3
Платформа Google Cloud AI
Обучение AI Platform со встроенными алгоритмами
Обучающие модели с настраиваемыми контейнерами на платформе Cloud AI Platform
Использование инструмента "Что, если" для объяснения
Введение в пояснения к платформе AI
Сервис маркировки данных Cloud AI
Введение в JAX
Настройка конвейеров платформы AI
Оптимизатор платформы AI
Постоянный диск для продуктивной науки о данных
API перевода
Перевод AutoML
EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud

МЕНЮ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

  • Мой аккаунт

СЕРТИФИКАТ КАТЕГОРИИ

  • Сертификация EITC (105)
  • Сертификация EITCA (9)

НЕДАВНО ПРОСМОТРЕННЫЕ

  • EITCA/Академия искусственного интеллекта AI € 1,100.00

Что вы ищете?

  • Введение
  • Как это работает?
  • Академии EITCA
  • Субсидия EITCI DSJC
  • Полный каталог EITC
  • Ваш заказ
  • Популярные
  •   IT ID
  • Обзоры EITCA (издание Medium)
  • О
  • Контакты

Академия EITCA является частью Европейской структуры сертификации ИТ.

Европейская структура ИТ-сертификации была создана в 2008 году как европейский и независимый от поставщиков стандарт широкодоступной онлайн-сертификации цифровых навыков и компетенций во многих областях профессиональных цифровых специализаций. Структура EITC регулируется Европейский институт сертификации ИТ (EITCI), некоммерческий орган по сертификации, поддерживающий рост информационного общества и устраняющий разрыв в цифровых навыках в ЕС.

Право на участие в программе EITCA Academy 80% поддержки EITCI DSJC Subsidy

80% оплаты Академии EITCA субсидируется при зачислении ОТ 25 ИЮЛЯ ДО 4 АВГУСТА,

    Офис секретаря Академии EITCA

    Европейский институт сертификации в области ИТ (ASBL)
    Брюссель, Бельгия, Европейский Союз

    Оператор системы сертификации EITC/EITCA
    Управляющий европейский стандарт ИТ-сертификации
    О компании Форму обратной связи или позвоните по телефону +32 25887351

    Следуйте за EITCI на X
    Посетите Академию EITCA на Facebook
    Присоединяйтесь к Академии EITCA в LinkedIn
    Посмотрите видеоролики EITCI и EITCA на YouTube.

    Финансируется Европейским Союзом

    Финансируется Европейский фонд регионального развития (ЕФРР) и Европейский социальный фонд (ESF) в серии проектов с 2007 года, в настоящее время управляется Европейский институт сертификации ИТ (EITCI) с 2008 года

    Политика информационной безопасности | Политика DSRRM и GDPR | Политика защиты данных | Запись действий по обработке | Политика ОТОСБ | Антикоррупционная политика | Современная политика рабства

    Автоматический перевод на ваш язык

    Правила | Персональные данные
    Академия EITCA
    • Академия EITCA в социальных сетях
    Академия EITCA


    © 2008-2025  Европейский институт сертификации ИТ
    Брюссель, Бельгия, Европейский Союз

    Топовый объект
    Общайтесь со службой поддержки
    Общайтесь со службой поддержки
    Вопросы, сомнения, проблемы? Мы здесь чтобы помочь вам!
    Конец чат
    Подключение ...
    Остались вопросы?
    Остались вопросы?
    :
    :
    :
    Отправьте
    Остались вопросы?
    :
    :
    Начать Чат
    Сеанс чата закончился. Спасибо!
    Пожалуйста, оцените поддержку, которую вы получили.
    Хорошо Плохой