Acerca de este Curso

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Nivel intermedio

Aprox. 6 horas para completar

Portugués (de Brasil)

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

Semana 1

4 minutos para completar

Introdução

4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
1 video
1 hora para completar

Aprendizado de máquina na prática

1 hora para completar
10 videos (Total 62 minutos)
10 videos
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
1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo6m
1 hora para completar

Otimização

1 hora para completar
13 videos (Total 61 minutos)
13 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
1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo6m
3 horas para completar

Generalização e amostragem

3 horas para completar
9 videos (Total 64 minutos)
9 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
1 ejercicio de práctica
Questionário do módulo12m
3 minutos para completar

Resumo

3 minutos para completar
1 video (Total 3 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

  • 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.

  • 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.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

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