Acerca de este Curso

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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 intermedio
Aprox. 14 horas para completar
Portugués (de Brasil)
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"

1 hora para completar
2 videos (Total 5 minutos)
2 videos
Considerações sobre machine learning2m
1 ejercicio de práctica
Pré-teste do curso de machine learning30m
3 horas para completar

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

3 horas para completar
21 videos (Total 109 minutos)
21 videos
Tipos de ML3m
O canal de ML2m
Variantes do modelo de ML7m
Como classificar um problema de ML2m
Como usar machine learning (ML)8m
Otimização9m
Um playground de rede neural18m
Como combinar atributos3m
Engenharia de atributos3m
Modelos de imagem5m
ML eficaz2m
Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5m
Métricas de erro3m
Precisão2m
Precisão e recall5m
Como criar conjuntos de dados de machine learning3m
Como dividir conjuntos de dados6m
Python Notebooks1m
Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3m
Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 130m
6 horas para completar

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

6 horas para completar
15 videos (Total 65 minutos)
15 videos
O que é o TensorFlow?5m
Principais características do TensorFlow5m
Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7s
Revisão do laboratório TensorFlow10m
API Estimator8m
Machine learning com o tf.estimator15s
Revisão do laboratório Estimator7m
Como criar ML eficaz6m
Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38s
Revisão do laboratório Refatoração4m
Treine e avalie4m
Monitoramento1m
Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2m
Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 230m
2 horas para completar

Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

2 horas para completar
7 videos (Total 28 minutos)
7 videos
Por que usar o Cloud ML Engine?6m
Fluxo de trabalho de desenvolvimento1m
Como empacotar o treinador3m
TensorFlow Serving3m
Laboratório: Como escalonar ML39s
Revisão do laboratório: Como escalonar ML10m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 330m
3 horas para completar

Módulo 4: Engenharia de atributos

3 horas para completar
16 videos (Total 92 minutos)
16 videos
Atributos bons7m
Causalidade8m
Numérico5m
Exemplos suficientes7m
Dados brutos para os atributos1m
Atributos categóricos8m
Cruzamento de atributos3m
Como criar intervalos3m
Amplitude e profundidade5m
Onde aplicar a engenharia de atributos3m
Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3m
Revisão do laboratório Engenharia de atributos10m
Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15m
Níveis de abstração de ML4m
Resumo1m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 430m

Preguntas Frecuentes

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