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: Une semaine de cours, 8 à 10 heures par semaine...

Francés (French)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
7 minutos para completar

Introduction

2 videos (Total 7 minutos)
2 videos
Présentation de Qwiklabs5m
3 horas para completar

Core TensorFlow

19 videos (Total 72 minutos), 4 quizzes
19 videos
Qu'est-ce que TensorFlow ?2m
Avantages d'un graphe orienté5m
Hiérarchie de l'API TensorFlow3m
Évaluation paresseuse4m
Graphique et session4m
Évaluer un Tensor2m
Visualiser un graph2m
Tensors6m
Variables6m
Présentation de l'atelier : Écrire des programmes TensorFlow de bas niveau16s
Solution de l'atelier8m
Présentation5m
Problèmes de forme3m
Résoudre les problèmes de forme2m
Problèmes de type de données1m
Déboguer des programmes complets4m
Présentation : Déboguer des programmes complets15s
Démonstration : Déboguer des programmes complets3m
3 ejercicios de práctica
Qu'est-ce que TensorFlow ?2m
Graphe et session8m
Core TensorFlow20m
Semana
2
4 horas para completar

API Estimator

18 videos (Total 67 minutos), 4 quizzes
18 videos
API Estimator3m
Estimators prédéfinis5m
Démonstration : Modèle du prix des logements1m
Points de contrôle1m
Apprentissage avec des ensembles de données en mémoire2m
Présentation de l'atelier : API Estimator39s
Solution de l'atelier : API Estimator10m
Apprentissage avec de grands ensembles de données grâce à l'API Dataset8m
Présentation de l'atelier : Scaling de l'ingestion TensorFlow à l'aide du traitement par lot35s
Solution de l'atelier : Scaling de l'ingestion TensorFlow à l'aide du traitement par lot5m
Tâches de grande envergure, apprentissage distribué6m
Assurer la surveillance avec TensorBoard3m
Démonstration : UI TensorBoard28s
Fonctionnalité d'entrée de diffusion5m
Récapitulatif : API Estimator1m
Présentation de l'atelier : Créer un modèle TensorFlow d'apprentissage distribué avec l'API Estimator51s
Solution de l'atelier : Créer un modèle TensorFlow d'apprentissage distribué avec l'API Estimator7m
1 ejercicio de práctica
API Estimator18m
Semana
3
2 horas para completar

Effectuer le scaling des modèles TensorFlow avec CMLE

6 videos (Total 29 minutos), 2 quizzes
6 videos
Pourquoi Cloud Machine Learning Engine ?6m
Entraîner un modèle2m
Surveiller et déployer des tâches d'entraînement2m
Présentation de l'atelier : Scaling de TensorFlow avec Cloud Machine Learning Engine50s
Solution de l'atelier : Scaling de TensorFlow avec Cloud Machine Learning Engine16m
1 ejercicio de práctica
Cloud MLE10m
2 minutos para completar

Récapitulatif

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....

About the Programa especializado Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML. Vous expérimenterez le ML de bout en bout en commençant par créer une stratégie centrée sur le ML, puis en progressant dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de production de modèles grâce à des ateliers pratiques faisant appel à Google Cloud Platform. >>> En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

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.