This course is an introduction to sequence models and their applications, including an overview of sequence model architectures and how to handle inputs of variable length.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform
ofrecido por
Acerca de este Curso
38,564 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
50%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
67%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
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 avanzado
Aprox. 15 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
Resultados profesionales del estudiante
50%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
67%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
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 avanzado
Aprox. 15 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
ofrecido por
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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
4 horas para completar
Working with Sequences
In this module, you’ll learn what a sequence is, see how you can prepare sequence data for modeling, and be introduced to some classical approaches to sequence modeling and practice applying them.
4 horas para completar
14 videos (Total 41 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
14 videos
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3m
Sequence data and models5m
From sequences to inputs2m
Modeling sequences with linear models2m
Lab intro: using linear models for sequences20s
Lab solution: using linear models for sequences7m
Modeling sequences with DNNs2m
Lab intro: using DNNs for sequences19s
Lab solution: using DNNs for sequences2m
Modeling sequences with CNNs3m
Lab intro: using CNNs for sequences19s
Lab solution: using CNNs for sequences3m
The variable-length problem4m
1 lectura
How to send course feedback10m
1 ejercicio de práctica
Working with Sequences
15 minutos para completar
Recurrent Neural Networks
In this module, we introduce recurrent neural nets, explain how they address the variable-length sequence problem, explain how our traditional optimization procedure applies to RNNs, and review the limits of what RNNs can and can’t represent.
15 minutos para completar
4 videos (Total 15 minutos)
4 videos
How RNNs represent the past4m
The limits of what RNNs can represent5m
The vanishing gradient problem1m
1 ejercicio de práctica
Recurrent Neural Networks
4 horas para completar
Dealing with Longer Sequences
In this module we dive deeper into RNNs. We’ll talk about LSTMs, Deep RNNs, working with real world data, and more.
4 horas para completar
14 videos (Total 62 minutos)
14 videos
LSTMs and GRUs6m
RNNs in TensorFlow2m
Lab Intro: Time series prediction: end-to-end (rnn)45s
Lab Solution: Time series prediction: end-to-end (rnn)10m
Deep RNNs1m
Lab Intro: Time series prediction: end-to-end (rnn2)26s
Lab Solution: Time series prediction: end-to-end (rnn2)6m
Improving our Loss Function2m
Demo: Time series prediction: end-to-end (rnnN)3m
Working with Real Data10m
Lab Intro: Time Series Prediction - Temperature from Weather Data1m
Lab Solution: Time Series Prediction - Temperature from Weather Data11m
Summary1m
1 ejercicio de práctica
Dealing with Longer Sequences
2 horas para completar
Text Classification
In this module we look at different ways of working with text and how to create your own text classification models.
2 horas para completar
8 videos (Total 35 minutos)
8 videos
Text Classification6m
Selecting a Model2m
Lab Intro: Text Classification47s
Lab Solution: Text Classification11m
Python vs Native TensorFlow4m
Demo: Text Classification with Native TensorFlow7m
Summary1m
1 ejercicio de práctica
Text Classification
1 hora para completar
Reusable Embeddings
Labeled data for our classification models is expensive and precious. Here we will address how we can reuse pre-trained embeddings to make our models with TensorFlow Hub.
1 hora para completar
6 videos (Total 28 minutos)
6 videos
Modern methods of making word embeddings8m
Introducing TensorFlow Hub1m
Lab Intro: Evaluating a pre-trained embedding from TensorFlow Hub24s
Lab Solution: TensorFlow Hub9m
Using TensorFlow Hub within an estimator1m
1 ejercicio de práctica
Reusable Embeddings
3 horas para completar
Encoder-Decoder Models
In this module, we focus on a sequence-to-sequence model called the encoder-decoder network to solve tasks, such as Machine Translation, Text Summarization and Question Answering.
3 horas para completar
10 videos (Total 84 minutos)
10 videos
Attention Networks4m
Training Encoder-Decoder Models with TensorFlow6m
Introducing Tensor2Tensor11m
Lab Intro: Cloud poetry: Training custom text models on Cloud AI Platform1m
Lab Solution: Cloud poetry: Training custom text models on Cloud AI Platform25m
AutoML Translation4m
Dialogflow6m
Lab Intro: Introducing Dialogflow54s
Lab Solution: Dialogflow13m
1 ejercicio de práctica
Encoder-Decoder Models
14 minutos para completar
Summary
In this final module, we review what you have learned so far about sequence modeling for time-series and natural language data.
14 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos), 1 lectura
1 video
Summary3m
1 lectura
Additional Reading10m
Acerca de Programa especializado: Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform
This 5-course specialization focuses on advanced machine learning topics using Google Cloud Platform where you will get hands-on experience optimizing, deploying, and scaling production ML models of various types in hands-on labs. This specialization picks up where “Machine Learning on GCP” left off and teaches you how to build scalable, accurate, and production-ready models for structured data, image data, time-series, and natural language text. It ends with a course on building recommendation systems. Topics introduced in earlier courses are referenced in later courses, so it is recommended that you take the courses in exactly this order.
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.
¿Cuál es la política de reembolsos?
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.
¿Hay ayuda económica disponible?
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.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
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.
