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APIs für maschinelles Lernen

Advanced 9 Steps 1 day 53 Credits

Es ist kein Geheimnis, dass maschinelles Lernen eines der am schnellsten wachsenden Feldern in Tech ist, und die Google Cloud Platform ist maßgeblich bei der Förderung seiner Entwicklung. Mit einer Vielzahl von APIs, hat GCP ein Werkzeug für fast jeden Maschine Lern ​​Job. In dieser Fortgeschrittenen-Suche, erhalten Sie praktische Übungen mit Maschinen APIs Lernen von Labor wie Implementierung einen AI Chatbot mit Dialogflow nehmen und Labels erkennen, Gesichter, und Sehenswürdigkeiten in Bildern mit dem Cloud Vision-API.

Infrastructure Application Development Data Machine Learning

Prerequisites:

Diese Quest erfordert praktische Erfahrung mit maschinellem Lernen Leistungen des GCP. Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens ein Abzeichen verdient haben, indem sie die praktischen Übungen in der Baseline-Abschluss: Daten, ML und AI-Quest-vor Beginn-Laboren in dieser Serie grundlegenden ML Wissen übernehmen und erweiterte Funktionen durch spezifische Anwendungsfälle erkunden.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Einführung: APIs in Google

In diesem Lab lernen Sie die Architektur und die Grundfunktionen von Application Programming Interfaces (APIs) kennen. Im Praxisteil erfahren Sie dann, wie Sie Cloud Storage API-Methoden in Cloud Shell konfigurieren und ausführen.

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Praxisorientiertes Lab

Mit Cloud ML APIs Text aus Bildern extrahieren, analysieren und übersetzen

In diesem Lab nutzen Sie die Cloud Vision, Natural Language und Translation APIs, um Textstrings aus Bildern zu erfassen, Zeichen zu erkennen und die Textstrings zu analysieren und in andere Sprachen zu übersetzen.

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Praxisorientiertes Lab

Textklassifizierung mit der Natural Language API

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie Text mithilfe der Natural Language API klassifizieren, d. h. Kategorien zuordnen.

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Praxisorientiertes Lab

Mit der Cloud Vision API Labels, Gesichter und Sehenswürdigkeiten in Bildern erkennen

Mit der Cloud Vision API erhalten Sie Informationen über den Inhalt eines Bildes, indem Sie leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen in eine nutzerfreundliche REST API integrieren. In diesem Lab senden Sie ein Bild an die Cloud Vision API, die die darin enthaltenen Objekte, Gesichter und Sehenswürdigkeiten erkennen soll.

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Praxisorientiertes Lab

Entitäten- und Sentimentanalyse mit der Natural Language API

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie mit der Cloud Natural Language API Entitäten aus Texten extrahieren, Textinhalte klassifizieren, d. h. Kategorien zuordnen, sowie Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen.

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Praxisorientiertes Lab

Awwvision: Cloud Vision API über einen Kubernetes-Cluster verwenden

In diesem praxisorientierten Lab wird mithilfe von Kubernetes und der Cloud Vision API gezeigt, wie Bilder aus dem Subreddit /r/aww von Reddit klassifiziert (mit Label versehen) und die Ergebnisse in einer Webanwendung angezeigt werden.

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Praxisorientiertes Lab

Mit AutoML Vision Bilder von Wolken in der Cloud klassifizieren

Mit AutoML Vision können auch Entwickler mit geringen Fachkenntnissen im Bereich maschinelles Lernen qualitativ hochwertige Bilderkennungsmodelle trainieren. In diesem Lab lernen Sie, wie Sie ein benutzerdefiniertes Modell so trainieren, dass es die Bilder verschiedener Wolkentypen unterscheiden kann (Kumulus, Kumulonimbus usw.).

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Praxisorientiertes Lab

KI-Chatbot mit Dialogflow implementieren

In diesem Lab machen Sie sich mit den Grundlagen von Google Cloud Dialogflow vertraut. Sie entwickeln einen Chatbot – z. B. für den Supportbereich einer Website. Im Verlauf des Labs wird gezeigt, wie dieser interaktive KI-Chatbot in der Anwendungsentwicklung verwendet wird.

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Praxisorientiertes Lab

AI Platform: Qwik Start

In diesem Lab trainieren Sie ein TensorFlow-Modell und stellen es mit AI Platform für Vorhersagen bereit. Sehen Sie sich dazu diese kurzen Videos zum maschinellen Lernen mit AI Platform und zu AI Platform in Qwiklabs an.

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