ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг

by ЕИТЦА Ацадеми / Понедељак, КСНУМКС Јануар КСНУМКС / Објављена у

Тренутни статус

Није уписано

Цена

€110.00

Започните

Пријавите се за ову потврду

ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Цертифицатион је програм компетенција у вештачкој интелигенцији у погледу једног од најнапреднијих система машинског учења заснованог на рачунским ресурсима Гоогле Цлоуд Платформ.

Наставни план и програм ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине фокусира се на основе и праксу машинског учења са Гоогле Цлоуд-ом организовану у следећој структури, обухватајући свеобухватан видео дидактички садржај компаније Гоогле као референцу за ову ЕИТЦ сертификацију.

Помоћу ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг упознаћете се са најновијим достигнућима Гоогле АИ и Гоогле Цлоуд алатки за машинско учење и како их користити.

Машинско учење (МЛ) је проучавање рачунарских алгоритама који се аутоматски побољшавају кроз искуство. Сматра се делом вештачке интелигенције. Алгоритми машинског учења граде модел заснован на узорцима података, познатим као подаци о обуци, како би доносили предвиђања или одлуке, а да за то нису изричито програмирани. Алгоритми машинског учења користе се у широком спектру апликација, попут филтрирања е-поште и рачунарског вида, где је тешко или неизводљиво развити конвенционалне алгоритме за извршавање потребних задатака.

Гоогле Цлоуд је високо фокусиран на пружање услуга интелигенције и перформансе као врхунска платформа за машинско учење.

Неке услуге Гоогле Цлоуд АИ укључују:

Цлоуд АутоМЛ - услуга за обуку и примену прилагођених машина, модела учења. Од септембра 2018. услуга је у бета верзији.
Цлоуд ТПУ - акцелератори које Гоогле користи за обуку модела машинског учења.
Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине - Управљани сервис за обуку и изградњу модела машинског учења заснованих на главним оквирима.
Цлоуд Јоб Дисцовери - услуга заснована на Гоогле-овој могућности претраживања и машинског учења за регрутни екосистем.
Диалогфлов Ентерприсе - Развојно окружење засновано на Гоогле-овом машинском учењу за изградњу конверзационих интерфејса.
Цлоуд Натурал Лангуаге - услуга анализе текста заснована на Гооглеовим моделима дубоког учења.
Цлоуд Спеецх-то-Тект - услуга претворбе говора у текст заснована на машинском учењу.
Цлоуд Тект-то-Спеецх - услуга претворбе текста у говор заснована на машинском учењу.
Цлоуд Транслатион АПИ - Услуга за динамичко превођење између хиљада доступних језичких парова
Цлоуд Висион АПИ - Услуга анализе слика заснована на машинском учењу
Цлоуд Видео Интеллигенце - услуга видео анализе заснована на машинском учењу

Као пример погледајте функције АутоМЛ Висион (аутоматско машинско учење Гоогле Цлоуд-а за рачунарско разумевање вида) и наставите са свеобухватним курикулумом овог програма ЕИТЦ.

Гоогле АИ је посебан одељак Гоогле-а посвећен вештачкој интелигенцији. Најавио га је на Гоогле И/О 2017. извршни директор Сундар Пицхаи. Главни пројекти Гоогле АИ укључују

Опслуживање ТПУ-ова заснованих на облаку (јединице за обраду тензора) у циљу развоја софтвера за машинско учење.
Развој ТенсорФлов-а.
ТенсорФлов Ресеарцх Цлоуд ће дати истраживачима бесплатан кластер од хиљаду ТПУ-ова у облаку за обављање истраживања машинског учења, под условом да је истраживање отвореног кода и они ће своја открића објавити у научном часопису са рецензијом.
Портал за хиљаде истраживачких публикација особља Гоогле-а.
Магента: истраживачки тим за дубоко учење који истражује улогу машинског учења као алата у креативном процесу. Тим је објавио многе пројекте отвореног кода који омогућавају уметницима и музичарима да прошире своје процесе користећи АИ.
Сицаморе: квантни процесор који се може програмирати са 54 Кубита.

Други пројекат је Гоогле Браин. То је тим за истраживање вештачке интелигенције дубоког учења у Гоогле-у, формиран почетком 2010. године, комбинујући отворено истраживање машинског учења са информационим системима и великим рачунским ресурсима. Пројекат Гоогле Браин започео је 2011. године као хонорарну истраживачку сарадњу између Гооглеовог сарадника Јеффа Деан-а, Гоогле-овог истраживача Грега Цоррадо-а и професора Универзитета Станфорд Андрев-а Нг-а. Нг је био заинтересован за коришћење техника дубоког учења за решавање проблема вештачке интелигенције од 2006. године, а 2011. је почео да сарађује са Деаном и Цоррадоом на изградњи великог софтверског система за дубоко учење, ДистБелиеф, поврх Гоогле-ове инфраструктуре рачунарског облака. Гоогле Браин је започео као Гоогле Кс пројекат и постао толико успешан да је враћен Гоогле-у: Астро Теллер је рекао да је Гоогле Браин платио читав трошак Гоогле Кс-а. У јуну 2012. Нев Иорк Тимес је известио да је кластер од 16,000 1,000 процесори у 10 рачунара посвећених имитирању неких аспеката људске мождане активности успешно су се истренирали да препознају мачку на основу XNUMX милиона дигиталних слика преузетих са ИоуТубе видео снимака. Од раних година пројекта, Гоогле Браин је значајно напредовао и пронашао је многе примене у Гоогле АИ производима.

Да бисте имали увид у напредак, погледајте пример демонстрације могућности Гоогле помоћника: