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APIs für maschinelles Lernen

Advanced 9 Schritte 1 Tag 53 Guthabenpunkte

Es ist kein Geheimnis, dass maschinelles Lernen eines der am schnellsten wachsenden Technologiefelder ist, zu dessen Weiterentwicklung die Google Cloud Platform maßgeblich beigetragen hat. Dank zahlreicher APIs bietet die GCP ein Tool für nahezu jeden Job im Bereich maschinelles Lernen. In dieser Aufgabenreihe für Fortgeschrittene erwarten Sie praktische Übungen zu APIs für maschinelles Lernen. Absolvieren Sie dazu Labs wie "KI-Chatbot mit Dialogflow implementieren" und "Mit der Cloud Vision API Labels, Gesichter und Sehenswürdigkeiten in Bildern erkennen".

Infrastructure Application Development Data Machine Learning

Voraussetzungen:

Für diese Aufgabenreihe ist praktische Erfahrung mit GCP-Diensten für maschinelles Lernen erforderlich. Teilnehmer sollten zuvor mindestens die praxisorientierten Labs in der Aufgabenreihe ""Baseline: Data, ML, and AI"" erfolgreich abgeschlossen haben. Für die Labs in dieser Aufgabenreihe werden Grundkenntnisse im Bereich ML vorausgesetzt. Es werden erweiterte Features anhand spezifischer Anwendungsfälle behandelt.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Einführung: APIs in Google

In diesem Lab lernen Sie die Architektur und die Grundfunktionen von 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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