O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa no aprendizado de máquina de uma maneira um pouco diferente. Ele se concentra mais na lógica, em vez de apenas em dados. Discutimos por que esse modelo é útil quando pensamos na criação de canais de modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, falamos sobre as cinco fases da conversão de um possível caso de uso a ser realizado por aprendizado de máquina e vemos a importância de não ignorar essas fases. Finalizamos com a identificação das tendências que podem ser ampliadas pelo aprendizado de máquina e como reconhecer isso.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
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Acerca de este Curso
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Nivel intermedio
Aprox. 11 horas para completar
Sugerido: 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas por semana
Portugués (de Brasil)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés
Programa - Qué aprenderás en este curso
17 minutos para completar
Introdução à especialização
Apresenta a especialização e os profissionais do Google responsáveis pelo curso.
17 minutos para completar
4 videos (Total 11 minutos)
4 videos
Programa da especialização5m
Por que escolher o Google?1m
Por que escolher o Google Cloud?2m
1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo 16m
1 hora para completar
O que significa ter uma estratégia focada em IA
Neste módulo, você saberá o que significa dizer que o Google tem uma estratégia focada em IA e como isso se traduz na prática.
1 hora para completar
17 videos (Total 52 minutos)
17 videos
As duas etapas do aprendizado de máquina3m
Uso do aprendizado de máquina nos produtos do Google5m
Demonstração: uso do aprendizado de máquina no Google Fotos1m
Google Tradutor e Gmail1m
Substituição de regras heurísticas5m
A importância dos dados3m
Introdução ao laboratório: definição de um problema de aprendizado de máquina1m
Informações sobre o laboratório4m
Demonstração: uso do aprendizado de máquina em aplicativos2m
Modelos pré-treinados3m
O mercado de aprendizado de máquina está em evolução2m
Uma estratégia de dados5m
Desvios entre os dados de treinamento e os dados reais5m
Uma estratégia de aprendizado de máquina1m
Transforme sua empresa2m
Introdução ao laboratório: caso de uso de aprendizado de máquina26s
1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo 26m
1 hora para completar
Como o Google trabalha com o aprendizado de máquina
Este módulo é sobre o conhecimento organizacional que o Google adquiriu ao longo dos anos.
1 hora para completar
6 videos (Total 36 minutos)
6 videos
Introdução40s
As surpresas do aprendizado de máquina4m
O ingrediente secreto do aprendizado de máquina8m
Processos empresariais e de aprendizado de máquina6m
Programa de implementação do aprendizado de máquina10m
Análise das cinco fases do aprendizado de máquina4m
1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo 36m
1 hora para completar
Aprendizado de máquina inclusivo
Neste módulo, discutiremos por que o aprendizado de máquina não é imparcial por padrão. Além disso, falaremos sobre o que você precisa levar em conta ao adicionar aprendizado de máquina aos seus produtos.
1 hora para completar
7 videos (Total 27 minutos)
7 videos
O aprendizado de máquina e o viés humano2m
Avaliação de métricas para inclusão3m
Medições estatísticas e contrapartidas aceitáveis4m
Igualdade de oportunidades6m
Simulação de decisões3m
Como encontrar erros no seu conjunto de dados com atributos4m
1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo 46m
5 horas para completar
Blocos de notas do Python na nuvem
Neste módulo, abordaremos o Cloud Datalab, que é o ambiente de desenvolvimento usado nesta especialização.
5 horas para completar
22 videos (Total 81 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
22 videos
Cloud Datalab1m
Demonstração: Cloud Datalab1m
Processo de desenvolvimento2m
Demonstração da transferência de hospedagem do Cloud Datalab3m
Utilização de serviços gerenciados2m
Cálculo e armazenamento4m
Introdução ao Qwiklabs3m
Informações sobre o laboratório11m
Cloud shell2m
Terceira geração da nuvem: serviços totalmente gerenciados1m
Terceira geração da nuvem: análise de dados sem servidor2m
Terceira geração da nuvem: BigQuery e Cloud Datalab52s
Introdução ao laboratório: análise de dados usando o Datalab e o BigQuery1m
Informações sobre o laboratório: como analisar dados usando o Datalab e o BigQuery11m
Regras não são aprendizado de máquina2m
Funcionamento da API Vision3m
API Video Intelligence3m
API Cloud Speech3m
API Translation e API Natural Language4m
Introdução ao laboratório: APIs de aprendizado de máquina pré-treinadas49s
Explicação do laboratório9m
1 lectura
Introdução ao laboratório "Como alugar uma VM"10m
1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo 56m
4 minutos para completar
Resumo
4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
Principales revisiones sobre How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
Curso muito bom, deu um uma base teórica e conceitual muito boa, com exemplos práticos que funcionaram perfeitamente! Sensacional, recomendo até para quem já está na área.
Excelente curso. Dá uma visão geral do que é um projeto de ML e não apenas geração do algoritmo. Finalmente um curso que fala sobre o "depois" e se ter o código pthon.
Instructor
Google Cloud Training
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Acerca de Programa especializado Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform.
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