Introductory 6 Schritte 5 Stunden 15 Guthabenpunkte
Big Data, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind heutzutage wichtige Themen. Diese Technologiefelder haben jedoch sehr spezielle Anforderungen und es ist schwierig, einführendes Material dafür zu finden. Glücklicherweise stellt GCP benutzerfreundliche Dienste für diese Bereiche zur Verfügung, die in dieser Aufgabenreihe für Einsteiger behandelt werden. So können Sie Tools wie Big Query, Cloud Speech API und Cloud ML Engine ganz einfach kennenlernen. Wir erläutern Ihnen die wichtigsten Konzepte für jedes Lab in einminütigen Videos.
Voraussetzungen:
Diese Aufgabenreihe baut auf einem grundlegenden Verständnis der Google Cloud Platform, der Konsole und ihrer Dienste auf. Teilnehmer sollten zuvor die praxisorientierten Labs in der Aufgabenreihe GCP Essentials Quest erfolgreich abgeschlossen haben.Quest Outline
AI Platform: Qwik Start
In diesem Lab trainieren Sie ein TensorFlow-Modell und stellen es auf AI Platform für Vorhersagen bereit. Sehen Sie sich diese kurzen Videos an: Harness the Power of Machine Learning with AI Platform und AI Platform: Qwik Start – Qwiklabs Preview.
Vertex AI: Qwik Start
In this lab, you will use BigQuery for data processing and exploratory data analysis, and the Vertex AI platform to train and deploy a custom TensorFlow Regressor model to predict customer lifetime value (CLV). The goal of the lab is to introduce to Vertex AI through a high value real world use case - predictive CLV. starting with a local BigQuery and TensorFlow workflow you will progress toward training and deploying your model in the cloud with Vertex AI.
Dataprep: Qwik Start
Google Cloud Dataprep ist ein intelligenter Datendienst für die visuelle Untersuchung, Bereinigung und Vorbereitung von Daten für die Analyse. Sehen Sie sich dazu dieses kurze Video an: Dataprep: Qwik Start – Qwiklabs Preview.
Dataflow: Qwik Start – Vorlagen
Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie anhand einer von Google bereitgestellten Cloud Dataflow-Vorlage eine Streaming-Pipeline erstellen.
Dataflow: Qwik Start – Python
In diesem Lab richten Sie die Python-Entwicklungsumgebung ein, rufen das Cloud Dataflow SDK für Python ab und führen mit der Google Cloud Platform Console eine Beispielpipeline aus.
Dataproc: Qwik Start – Konsole
In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie über die gcloud-Befehlszeile einen Google Cloud Dataproc-Cluster erstellen, einen einfachen Apache Spark-Job darin ausführen und anschließend die Anzahl der Worker im Cluster ändern. Weitere Informationen erhalten Sie in diesen kurzen Videos zu Dataproc in Qwiklabs und zum schnelleren Ausführen von Spark und Hadoop mit Cloud Dataproc.
Dataproc: Qwik Start – Befehlszeile
In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie über die gcloud-Befehlszeile einen Google Cloud Dataproc-Cluster erstellen, einen einfachen Apache Spark-Job darin ausführen und anschließend die Anzahl der Worker im Cluster ändern. Weitere Informationen erhalten Sie in diesen kurzen Videos zu Dataproc in Qwiklabs und zum schnelleren Ausführen von Spark und Hadoop mit Cloud Dataproc.
Cloud Natural Language API: Qwik Start
Mithilfe der Cloud Natural Language API können Sie Entitäten extrahieren sowie Sentiment- und Syntaxanalysen eines Texts durchführen. Sehen Sie sich hierzu diese kurzen Videos zum Thema Auswertung von Texten mit Cloud Natural Language und Cloud Natural Language in Qwiklabs an.
Google Cloud Speech API: Qwik Start
Die Google Cloud Speech API integriert Spracherkennung in Entwickler-Apps. Dadurch können Sie Audiomaterial an die API senden und eine Texttranskription erhalten. Sehen Sie sich hierzu die kurzen Videos Powerful Speech Recognition Using Google Machine Learning und Google Cloud Speech: Qwik Start - Qwiklabs Preview an.
Video Intelligence: Qwik Start
In diesem Lab extrahieren Sie mithilfe der Google Cloud Video Intelligence API Metadaten aus einer Beispielvideodatei. Sehen Sie sich dazu das kurze Video Google Cloud Video Intelligence – Search every moment of every video in your catalog an.
Reinforcement Learning: Qwik Start
In diesem Lab machen Sie sich mit den Grundprinzipien des Reinforcement Learning vertraut und erwerben praktische Fähigkeiten.
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