Acerca de este Curso

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. 12 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas/semana...

Portugués (de Brasil)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...
Los estudiantes que toman este Course son
  • Software Engineers

    100 % en línea

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    Nivel intermedio

    Aprox. 12 horas para completar

    Sugerido: 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas/semana...

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    Programa - Qué aprenderás en este curso

    Semana
    1
    7 minutos para completar

    Introdução

    2 videos (Total 7 minutos)
    2 videos
    Introdução ao Qwiklabs5m
    3 horas para completar

    Principais componentes do TensorFlow

    19 videos (Total 72 minutos), 4 cuestionarios
    19 videos
    O que é o TensorFlow?2m
    Benefícios de um gráfico direcionado5m
    Hierarquia da API do TensorFlow3m
    Avaliação preguiçosa4m
    Gráfico e sessão4m
    Como avaliar um tensor2m
    Como visualizar um gráfico2m
    Tensores6m
    Variáveis6m
    Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16s
    Solução do laboratório8m
    Introdução5m
    Problemas de forma3m
    Como resolver problemas de forma2m
    Problemas de tipo de dados1m
    Como depurar programas completos4m
    Introdução: como depurar programas completos15s
    Demonstração: como depurar programas completos3m
    3 ejercicios de práctica
    O que é o TensorFlow?2m
    Gráfico e sessão8m
    Principais componentes do TensorFlow20m
    Semana
    2
    4 horas para completar

    Estimator API

    18 videos (Total 67 minutos), 4 cuestionarios
    18 videos
    API Estimator3m
    Estimators pré-desenvolvidos5m
    Demonstração: modelo do preço de imóveis1m
    Como estabelecer pontos de verificação1m
    Treinamento em conjuntos de dados na memória2m
    Introdução ao laboratório: API Estimator39s
    Solução do laboratório: API Estimator10m
    Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8m
    Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes35s
    Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes5m
    Grandes jobs, treinamento distribuído6m
    Como monitorar com o TensorBoard3m
    Demonstração: IU do TensorBoard28s
    Como disponibilizar funções de entrada5m
    Recapitulação: API Estimator1m
    Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator51s
    Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator7m
    1 ejercicio de práctica
    Teste – Estimator API18m
    Semana
    3
    2 horas para completar

    Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

    6 videos (Total 29 minutos), 2 cuestionarios
    6 videos
    Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6m
    Como treinar um modelo2m
    Como monitorar e implantar jobs de treinamento2m
    Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine50s
    Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine16m
    1 ejercicio de práctica
    Teste – Cloud MLE10m
    2 minutos para completar

    Resumo

    1 video (Total 2 minutos)
    1 video

    Acerca de Google Cloud

    We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

    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. >>> Ao se inscrever nesta especialização você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
    Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

    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.

    ¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.