Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Este curso forma parte de Programa Especializado - TensorFlow: Data and Deployment
ofrecido por
Programa Especializado - TensorFlow: Data and Deploymentdeeplearning.aiAcerca de este Curso
39,270 vistas recientes
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Curso 4 de 4 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have basic familiarity with building models in TensorFlow.
Aprox. 12 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
Qué aprenderás
Use TensorFlow Serving to do inference over the web
Navigate TensorFlow Hub, a repository of models that you can use for transfer learning
Evaluate how your models work and share model metadata using TensorBoard
Explore federated learning and how to retrain deployed models while maintaining data privacy
Habilidades que obtendrás
TensorFlow ServingMachine Learningfederated learningTensorFlow HubTensorBoard
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deeplearning.ai
deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders.
Programa - Qué aprenderás en este curso
1 hora para completar
TensorFlow Extended
1 hora para completar
12 videos (Total 21 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario
12 videos
Introduction24s
Serving3m
Installing TF Serving1m
TensorFlow Serving summary30s
Setup for serving2m
Serving1m
Predictions41s
Passing data to serving1m
Getting the predictions back1m
Running the colab2m
Complex model2m
5 lecturas
Downloading the Coding Examples and Exercises10m
Installation link10m
TF server running in colab10m
Serving with Fashion MNIST10m
Ungraded Exercise - Serving with MNIST10m
1 ejercicio de práctica
Week 1 Quiz
5 horas para completar
Sharing pre-trained models with TensorFlow Hub
5 horas para completar
11 videos (Total 20 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios
11 videos
Introduction to TF Hub2m
Transfer learning1m
Inference1m
Module storage2m
Text based models1m
Word embeddings1m
Experimenting with embeddings1m
Colab1m
Classify cats and dogs1m
Transfer learning1m
7 lecturas
Tensorflow Hub link10m
Link to saved models10m
Colab10m
Pre-trained Word Embeddings10m
Text Classification Colab10m
MobileNet model details10m
Colab10m
1 ejercicio de práctica
Week 2 Quiz
5 horas para completar
Tensorboard: tools for model training
5 horas para completar
10 videos (Total 16 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
10 videos
Tensorboard scalars1m
Callbacks42s
Histograms59s
Publishing model details1m
Local tensorboard2m
Looking at graphics in a dataset2m
More than one image56s
Confusion matrix2m
Multiple callbacks1m
2 lecturas
tensorboard.dev10m
Colab10m
1 ejercicio de práctica
Week 3 Quiz4m
1 hora para completar
Federated Learning
1 hora para completar
9 videos (Total 22 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
9 videos
Training on mobile devices2m
Data at the edge2m
How it works2m
Maintaining user privacy3m
Masking2m
APIs for Federated Learning2m
Example of federated learning2m
Outro59s
1 lectura
Colab10m
1 ejercicio de práctica
Week 4 Quiz30m
Acerca de Programa especializado: TensorFlow: Data and Deployment
Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models.
In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more.
Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever.
This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
