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Managing Machine Learning projects with Google Cloud (MMLPGC) – Details

Detaillierter Kursinhalt

Modul 01: Einführung

  • Unterscheiden Sie zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning.
  • Beschreiben Sie die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von ML zur Verbesserung von Geschäftsprozessen oder zur Schaffung neuer Werte.
  • Beginnen Sie mit der Bewertung der Machbarkeit von ML-Anwendungsfällen.

Modul 02: Was ist maschinelles Lernen?

  • Unterscheiden Sie zwischen überwachten und nicht überwachten Problemtypen des maschinellen Lernens.
  • Beispiele für Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Problemstellungen zu identifizieren.
  • Erkennen Sie die Kernkomponenten der Standarddefinition von Google für ML und die jeweiligen Überlegungen bei der Durchführung eines ML-Projekts.

Modul 03: Einsatz von ML

  • Beschreiben Sie den End-to-End-Prozess für die Durchführung eines ML-Projekts und die Überlegungen in jeder Phase.
  • Üben Sie, ein individuelles ML-Problem zu formulieren, das das Potenzial hat, Ihr Unternehmen nachhaltig zu beeinflussen.

Modul 04: Entdeckung von ML-Anwendungsfällen

  • Entdecken Sie allgemeine Möglichkeiten des maschinellen Lernens in alltäglichen Geschäftsprozessen

Modul 05: Wie man bei ML erfolgreich ist

  • Ermittlung der Voraussetzungen für Unternehmen, die ML erfolgreich einsetzen wollen

Modul 06: Zusammenfassung

  • Fassen Sie die wichtigsten Konzepte und Werkzeuge zusammen, die im Kurs behandelt werden.
  • Wetteifern Sie um die beste Präsentation eines ML-Anwendungsfalls auf der Grundlage von Kreativität, Originalität und Machbarkeit.