Machine LearningTensorflowadvanced deploymentObject DetectionJavaScriptConvolutional Neural NetworkTensorFlow.jsTensorFlow LiteMathematical OptimizationTensorFlow Servingfederated learningTensorFlow Hub
ofrecido por
Programa especializado: TensorFlow: Data and Deploymentdeeplearning.aiQué aprenderás
Run models in your browser using TensorFlow.js
Prepare and deploy models on mobile devices using TensorFlow Lite
Access, organize, and process training data more easily using TensorFlow Data Services
Explore four advanced deployment scenarios using TensorFlow Serving, TensorFlow Hub, and TensorBoard
Habilidades que obtendrás
Acerca de este Programa Especializado
26,838 vistas recientes
Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models.
In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more.
Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever.
This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment.
Proyecto de aprendizaje aplicado
In the TensorFlow: Data and Deployment Specialization, you will learn to apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more, implementing projects you can add to your portfolio and show in interviews.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
Cursos 100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible
Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel intermedio
Se requiere cierto nivel de experiencia relacionada.
Aprox. 4 meses para completar
Sugerido 4 horas/semana
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
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Nivel intermedio
Se requiere cierto nivel de experiencia relacionada.
Aprox. 4 meses para completar
Sugerido 4 horas/semana
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
Hay 4 cursos en este Programa Especializado
Browser-based Models with TensorFlow.js
352 calificaciones
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Device-based Models with TensorFlow Lite
196 calificaciones
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Data Pipelines with TensorFlow Data Services
140 calificaciones
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow
108 calificaciones
Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
ofrecido por
deeplearning.ai
deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders.
Preguntas Frecuentes
¿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.
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.
¿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.
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos del programa especializado y obtienes un certificado cuando completas el trabajo. Si solo deseas leer y ver el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente de manera gratuita. Si no puedes pagar la tarifa, puedes solicitar ayuda económica.
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Este programa especializado no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del programa especializado para el crédito. Consulta con tu institución para obtener más información.
¿Cuánto tiempo se necesita para completar un programa especializado?
We suggest taking the TensorFlow in Practice Specialization first to develop basic familiarity with modeling in TensorFlow. You should also be comfortable using JavaScript and Swift, which you'll use in Courses 1 and 2. If you want to get a deeper, foundational understanding of how neural networks work, you can take the Deep Learning Specialization.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
