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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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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido89%(3,515 calificaciones)

Semana1

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

Introduction22sAn ML recap2mTraining on large datasets with tf.data API3mWorking in-memory and with files3mGetting the data ready for model training6mEmbeddings8mCoursera: Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs4mLab intro: TensorFlow Dataset API27sScaling data processing with tf.data and Keras preprocessing layers10mLab 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

Semana2

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

Introduction30sActivation functions8mTraining neural networks with TensorFlow 2 and the Keras Sequential API7mServing models in the cloud3mLab intro: Introducing the Keras Sequential API on Vertex AI Platform33sTraining neural networks with TensorFlow 2 and the Keras Functional API9mLab intro: Build a DNN using the Keras Functional API on Vertex AI Platform29sModel subclassing3m(Optional) Lab intro: Making new layers and models via subclassing39sRegularization basics4mHow 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

Semana3

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
25,09 %
3 stars
8,95 %
2 stars
2,54 %
1 star
1,51 %

Principales reseñas sobre TENSORFLOW ON GOOGLE CLOUD

por TW30 de mar. de 2020

This needs some updating - looks like the Tensorboard is no longer accessed in the same way as it was when this course was produced.

Otherwise great! Good challenges! :/

por SK10 de may. de 2020

A good understanding of bash cmds and a well-digested understanding of the course material is required to perform the labs. Quite challenging.

por AJ14 de nov. de 2020

Excellent 'Introduction' to TensorFlow 2.0 (HINT: 'Introduction' does not mean 'Easy').

Evan Jones is at his best giving rapid intuitive explanations of advanced topics in deep neural networks.

por SR2 de ago. de 2018

Nice start. Have a look at Andrew NG's course, especially how they do the labs. Might give you some ideas for your next class versions.

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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
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
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.
¿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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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.

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