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
33,502 vistas recientes
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Curso 4 de 4 en
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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)
Habilidades que obtendrás
TensorFlow ServingMachine Learningfederated learningTensorFlow HubTensorBoard
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ofrecido por
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, deeplearning.ai is on a mission to make world-class AI education accessible to people around the globe so that we can all benefit from an AI-powered future.
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
Reseñas
Principales reseñas sobre ADVANCED DEPLOYMENT SCENARIOS WITH TENSORFLOW
por DR6 de jun. de 2020
Enjoyed this specialization as much as I did the Tensorflow in practice. Thank you Laurence Moroney and Andrew Ng for getting these cool topics to all of us, so we can contribute back to community.
por FL19 de mar. de 2020
The first week is very useful. Tensorhub seems not helpful in a private company setting.\n\nI wish they talked about tf estimators which is also a common way to deploy models in SageMaker.
por SM10 de abr. de 2020
This topic seems to be very important but the content is not as good as rest of the weeks content, more explanations and more simple examples could have helped
por DB17 de may. de 2020
Great work and I highly recommend this course/specialization! Good job of inserting needed edits to update what's happening in real time.
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿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.
Is financial aid available?
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.
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