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estrellas
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Acerca de este Curso

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This course covers designing and building a TensorFlow input data pipeline, building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models, writing ML models for scaled use, and writing specialized ML models.

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Qué aprenderás

Create TensorFlow and Keras machine learning models and understand their key components
Use the tf.data library to manipulate data and large datasets
Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation
Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI

Habilidades que obtendrás

Machine Learning
Python Programming
Build Input Data Pipeline
Tensorflow
keras

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Calificación del contenido89%(3,504 calificaciones)

Semana

Semana 1

1 minuto para completar

Introduction to the Course

1 minuto para completar

1 video (Total 1 minutos)

1 hora para completar

Introduction to the TensorFlow ecosystem

1 hora para completar

4 videos (Total 19 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

5 horas para completar

Design and Build an Input Data Pipeline

Data is the a crucial component of a machine learning model. Collecting the right data is not enough. You also need to make sure you put the right processes in place to clean, analyze and transform the data, as needed, so that the model can take the most signal of it as possible. In this module we discuss training on large datasets with tf.data, working with in-memory files, and how to get the data ready for training. Then we discuss embeddings, and end with an overview of scaling data with tf.keras preprocessing layers.

5 horas para completar

10 videos (Total 41 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

10 videos

Introduction22s

An ML recap2m

Training on large datasets with tf.data API3m

Working in-memory and with files3m

Getting the data ready for model training6m

Embeddings8m

Coursera: Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs4m

Lab intro: TensorFlow Dataset API27s

Scaling data processing with tf.data and Keras preprocessing layers10m

Lab intro: Classifying structured data using Keras preprocessing layers31s

1 lectura

Resources: Design and Build a TensorFlow Input Data Pipeline10m

1 ejercicio de práctica

Design and Build Input Data Pipeline16m

Semana

Semana 2

6 horas para completar

Building Neural Networks with the TensorFlow and Keras API

6 horas para completar

11 videos (Total 45 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

11 videos

Introduction30s

Activation functions8m

Training neural networks with TensorFlow 2 and the Keras Sequential API7m

Serving models in the cloud3m

Lab intro: Introducing the Keras Sequential API on Vertex AI Platform33s

Training neural networks with TensorFlow 2 and the Keras Functional API9m

Lab intro: Build a DNN using the Keras Functional API on Vertex AI Platform29s

Model subclassing3m

(Optional) Lab intro: Making new layers and models via subclassing39s

Regularization basics4m

How can we meaure model complexity: L1 vs. L2 Regularization 5m

1 lectura

Resources: Building Neural Networks with the TensorFlow and Keras API10m

1 ejercicio de práctica

Building Neural Networks in TensorFlow with Keras API18m

Semana

Semana 3

2 horas para completar

Training at Scale with Vertex AI

2 horas para completar

3 videos (Total 7 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

1 hora para completar

Summary

1 hora para completar

4 lecturas

Reseñas

4.4

332 reseña

5 stars
61,90 %
4 stars
25,10 %
3 stars
8,93 %
2 stars
2,54 %
1 star
1,51 %

Principales reseñas sobre TENSORFLOW ON GOOGLE CLOUD

por LL30 de ago. de 2019

The tools and methods presented were great. The instructors were also fantastic.

However the coding exercises were lacking in guidance even though the complete solution is given in the video.

por VC17 de may. de 2020

I feel this course very valuable because it taught how to create an automated service in cloud with very huge data and working with distributed systems in production environment with minimal time.

por MR6 de ene. de 2019

Excellent course!!! It is the best way to really understand TensorFlow and getting to know its real potential. Thanks to all the instructors!!!

por MK8 de mar. de 2020

The course covers quite a few concepts -- TF basics, TF estimator, Google Cloud ML. It would be easier if the material is split into TF and Google Cloud lessons.

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Preguntas Frecuentes

¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
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
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
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
¿Cuándo recibiré mi 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
¿Por qué no puedo participar como oyente en este curso?
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.

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