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Intro to ML: Image Processing

Introductory 5 Schritte 6 Stunden 25 Guthabenpunkte

Ob autonomes Fahren oder Gesichtserkennung: Die Nutzung großer Rechenkapazitäten zum Erkennen von Mustern und „Lesen“ von Bildinformationen ist eine der grundlegenden Technologien der KI. Die Google Cloud Platform bietet Ihnen dabei mithilfe von Systemen, die ganz einfach durch den Aufruf von APIs genutzt werden können, höchste Geschwindigkeit und Genauigkeit. Mit diesen und einer Vielzahl weiterer APIs verfügt die GCP für beinahe jede Problemstellung im Bereich des maschinellen Lernens über das geeignete Tool. Diese einführende Aufgabenreihe enthält praktische Übungen zum maschinellen Lernen auf dem Gebiet der Bildverarbeitung. In den zugehörigen Labs lernen Sie, wie Sie Bilder mit Labels versehen sowie Gesichter und Sehenswürdigkeiten erkennen lassen können. Außerdem erfahren Sie, wie Text aus Bildern extrahiert, ausgewertet und übersetzt werden kann.

Data

Quest Outline

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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Praxisorientiertes Lab

APIs Explorer: Qwik Start

In diesem Lab laden Sie ein Bild auf Cloud Storage hoch. Anschließen rufen Sie mit APIs Explorer die Vision API auf.

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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

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

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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