Advanced 6 Schritte 5 Stunden 36 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".
Voraussetzungen:
This Quest requires hands-on experience with Google Cloud’s machine learning services. Make sure that you have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning—the labs in this series assume foundational ML knowledge and will explore advanced features through specific use cases.Quest Outline
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.
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.
Textklassifizierung mit der Natural Language API
In diesem Lab lernen Sie, wie Sie Text mithilfe der Natural Language API klassifizieren, d. h. Kategorien zuordnen.
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.
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.
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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