Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

33%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 19 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation

  • Design and build a TensorFlow 2.x input data pipeline

  • Use the tf.data library to manipulate data and large datasets

  • Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Cloud AI Platform

Habilidades que obtendrás

Machine LearningPython ProgrammingBuild Input Data PipelineTensorflowkeras

Resultados profesionales del estudiante

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Instructor

ofrecido por

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up90%(2,769 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

7 minutos para completar

Introduction to course

7 minutos para completar
2 videos (Total 7 minutos)
2 videos
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs3m
3 horas para completar

Introduction to TensorFlow

3 horas para completar
5 videos (Total 22 minutos), 1 lectura, 5 cuestionarios
5 videos
TensorFlow API Hierarchy4m
Components of TensorFlow: Tensors and Variables8m
Lab Intro Introduction to Tensors and Variables1m
Lab Intro Writing low-level TensorFlow programs43s
1 lectura
Readings10m
3 ejercicios de práctica
Introduction to TensorFlow15m
API Hierarchy15m
Tensors and Variables15m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Design and Build a TensorFlow Input Data Pipeline

7 horas para completar
10 videos (Total 25 minutos), 1 lectura, 9 cuestionarios
10 videos
Working in-memory and with files3m
Getting the data ready for model training6m
Lab Intro Load CSV and Numpy Data 28s
Lab Intro Loading Image Data54s
Lab Intro Feature Columns37s
Optional Lab Intro TFRecord and tf.Example1m
Training on Large Datasets with tf.data API4m
Lab Intro Manipulating data with Tensorflow Dataset API34s
Optional Lab Intro Feature Analysis Using TensorFlow Data Validation and Facets1m
1 lectura
Readings15m
3 ejercicios de práctica
PRACTICE QUIZ: Getting the data ready for model training15m
Training on Large Datasets with tf.data API15m
Design and Build Input Data Pipeline15m
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

Training neural networks with Tensorflow 2 and the Keras Sequential API

4 horas para completar
7 videos (Total 25 minutos), 1 lectura, 5 cuestionarios
7 videos
Activation functions8m
Activation functions: Pitfalls to avoid in Backpropagation 5m
Neural Networks with Keras Sequential API7m
Lab intro Keras Sequential API21s
Lab Intro Logistic Regression43s
Lab Intro Optional Lab Advanced Logistic Regression in TensorFlow 2.01m
1 lectura
Readings10m
2 ejercicios de práctica
Activation Functions15m
Neural Networks with TF2 and Keras15m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Training neural networks with Tensorflow 2 and the Keras Functional API

3 horas para completar
6 videos (Total 29 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
6 videos
Regularization: The Basics4m
Regularization: L1, L2, and Early Stopping5m
Regularization: Dropout5m
Serving models in the Cloud3m
Lab intro Keras Functional API38s
1 lectura
Readings1h
3 ejercicios de práctica
The Keras Functional API15m
Regularization15m
Serving Models in the Cloud15m
1 hora para completar

Summary

1 hora para completar
1 video (Total 8 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
1 video
1 lectura
Quiz Questions to ALL Lessons 10m
1 ejercicio de práctica
Course Summary15m

Revisiones

Principales revisiones sobre INTRODUCCIÓN A TENSORFLOW

Ver todos los comentarios

Acerca de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

  • 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.

  • 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.

  • 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.