Acerca de este Curso
Discutiremos por que hoje as redes neurais funcionam tão bem para lidar com vários problemas, começando pela história do aprendizado de máquina. Em seguida, falaremos sobre como configurar um problema de aprendizado supervisionado e encontrar uma boa solução com gradiente descendente. Isso envolve a criação de conjuntos de dados que permitem a generalização. Esses métodos serão abordados de maneira didática para auxiliar na realização dos testes. Objetivos do curso: Identificar por que o aprendizado profundo é mais usado hoje em dia Otimizar e avaliar modelos usando funções de perda e métricas de desempenho Reduzir problemas comuns que surgem no aprendizado de máquina Criar conjuntos de dados de treinamento, avaliação e testes que podem ser repetidos e escalonáveis...
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Week
1
Clock
4 minutos para completar

Introdução

Neste curso, você obterá conhecimento básico sobre o aprendizado de máquina para entender a terminologia que usamos em toda a especialização. Você também aprenderá dicas práticas e armadilhas que os profissionais de aprendizado de máquina enfrentam aqui no Google e terminará o curso com o código e o conhecimento necessários para criar seus próprios modelos de aprendizado de máquina....
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1 video (Total: 4 min)
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Clock
1 hora para completar

Aprendizado de máquina na prática

Neste módulo, apresentaremos alguns dos principais tipos de aprendizado de máquina e revisaremos a história dessa tecnologia até a geração mais recente. Com isso, você poderá acelerar seu crescimento como praticante do aprendizado de máquina....
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10 videos (Total: 62 min), 1 quiz
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Aprendizado supervisionado5m
Regressão e classificação11m
Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7m
Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5m
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7m
Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5m
Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4m
Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4m
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8m
Quiz1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo6m
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1 hora para completar

Otimização

Neste módulo, mostraremos a você como otimizar seus modelos de aprendizado de máquina....
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13 videos (Total: 61 min), 1 quiz
Video13 videos
Como definir modelos de aprendizado de máquina4m
Introdução ao conjunto de dados de natalidade6m
Apresentação das funções de perda6m
Gradiente descendente5m
Solução de problemas de uma curva de perda2m
Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6m
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6m
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3m
Laboratório: práticas com redes neurais6m
Solução de problemas de curva de perda1m
Métricas de desempenho3m
Matriz de confusão5m
Quiz1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo6m
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3 horas para completar

Generalização e amostragem

Agora chegou a hora de responder a uma pergunta um tanto estranha: em qual situação é preferível não escolher o modelo de aprendizado de máquina mais preciso? Como já dissemos no módulo anterior sobre otimização, o fato de um modelo apresentar uma métrica de perda igual a zero para seu conjunto de dados de treinamento não significa que ele terá um bom desempenho com novos dados em um caso real....
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9 videos (Total: 64 min), 3 quizzes
Video9 videos
Generalização e modelos de aprendizado de máquina6m
Quando interromper o treinamento de um modelo?5m
Como criar amostras repetíveis no BigQuery6m
Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8m
Introdução ao laboratório1m
Explicação da solução do laboratório9m
Introdução ao laboratório2m
Explicação da solução do laboratório23m
Quiz1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo12m
Clock
3 minutos para completar

Resumo

...
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1 video (Total: 3 min)
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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....

Preguntas Frecuentes

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid. If you’d like to take this course, but can’t afford the course fee, we encourage you to submit a financial aid application.

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