Acerca de este Curso

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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. 11 horas para completar
Portugués (de Brasil)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

7 minutos para completar

Introdução

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

Principais componentes do TensorFlow

4 horas para completar
19 videos (Total 72 minutos)
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?30m
Gráfico e sessão30m
Principais componentes do TensorFlow30m
Semana
2

Semana 2

5 horas para completar

Estimator API

5 horas para completar
18 videos (Total 67 minutos)
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 API30m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

2 horas para completar
6 videos (Total 29 minutos)
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 MLE30m
2 minutos para completar

Resumo

2 minutos para completar
1 video (Total 2 minutos)
1 video

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

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