Este curso faz parte do Programa de cursos integrados TensorFlow: Data and Deployment

4.7
estrelas
429 classificações

Laurence Moroney

16.751 já se inscreveram

oferecido por

Programa de cursos integrados TensorFlow: Data and Deploymentdeeplearning.ai

Informações sobre o curso

10.351 visualizações recentes

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.
In this final course, you’ll explore four different scenarios you’ll encounter when deploying models. You’ll be introduced to TensorFlow Serving, a technology that lets you do inference over the web. You’ll move on to TensorFlow Hub, a repository of models that you can use for transfer learning. Then you’ll use TensorBoard to evaluate and understand how your models work, as well as share your model metadata with others. Finally, you’ll explore federated learning and how you can retrain deployed models with user data while maintaining data privacy.

This Specialization builds upon our TensorFlow in Practice Specialization. If you are new to TensorFlow, we recommend that you take the TensorFlow in Practice Specialization first. To develop a deeper, foundational understanding of how neural networks work, we recommend that you take the Deep Learning Specialization.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 4 de 4 no

Programa de cursos integrados TensorFlow: Data and Deployment

Nível intermediário

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have basic familiarity with building models in TensorFlow.

Aprox. 18 horas para completar

Inglês

Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol

O que você vai aprender

Use TensorFlow Serving to do inference over the web
Navigate TensorFlow Hub, a repository of models that you can use for transfer learning
Evaluate how your models work and share model metadata using TensorBoard
Explore federated learning and how to retrain deployed models while maintaining data privacy

Habilidades que você terá

TensorFlow Serving
Machine Learning
federated learning
TensorFlow Hub
TensorBoard

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 4 de 4 no

Programa de cursos integrados TensorFlow: Data and Deployment

Nível intermediário

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have basic familiarity with building models in TensorFlow.

Aprox. 18 horas para completar

Inglês

Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol

Instrutores

Classificação do instrutor

4,89/5 (39 classificações)

Laurence Moroney

Instructor

Lead AI Advocate, Google

380.253 aprendizes

15 Cursos

oferecido por

deeplearning.ai

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo97%(1,074 classificações)

Semana

Semana 1

3 horas para concluir

TensorFlow Extended

3 horas para concluir

12 vídeos (Total 21 mín.), 5 leituras, 3 testes

12 videos

Introduction, A conversation with Andrew Ng2min

Introduction24s

Serving3min

Installing TF Serving1min

TensorFlow Serving summary30s

Setup for serving2min

Serving1min

Predictions41s

Passing data to serving1min

Getting the predictions back1min

Running the colab2min

Complex model2min

5 leituras

Downloading the Ungraded Labs and Programming Assignments10min

Installation link10min

TF server running in colab10min

Serving with Fashion MNIST10min

Ungraded Assignment - Serving with MNIST10min

1 exercício prático

Week 1 Quiz

Semana

Semana 2

6 horas para concluir

Sharing pre-trained models with TensorFlow Hub

6 horas para concluir

11 vídeos (Total 20 mín.), 7 leituras, 3 testes

11 videos

Introduction, A conversation with Andrew Ng2min

Introduction to TF Hub2min

Transfer learning1min

Inference1min

Module storage2min

Text based models1min

Word embeddings1min

Experimenting with embeddings1min

Colab1min

Classify cats and dogs1min

Transfer learning1min

7 leituras

Tensorflow Hub link10min

Link to saved models10min

Colab10min

Pre-trained Word Embeddings10min

Text Classification Colab10min

MobileNet model details10min

Colab10min

1 exercício prático

Week 2 Quiz

Semana

Semana 3

6 horas para concluir

Tensorboard: tools for model training

6 horas para concluir

10 vídeos (Total 16 mín.), 2 leituras, 3 testes

Semana

Semana 4

2 horas para concluir

Federated Learning

2 horas para concluir

9 vídeos (Total 22 mín.), 3 leituras, 2 testes

Avaliações

4.7

53 avaliações

5 stars
81,37%
4 stars
14,25%
3 stars
2,98%
2 stars
0,91%
1 star
0,45%

Principais avaliações do ADVANCED DEPLOYMENT SCENARIOS WITH TENSORFLOW

por AS21 de jan de 2021

The fact that there were still some problems in the Course regarding technical or exercise based, it shows that this material is relatively new in the domain.

por DB17 de mai de 2020

Great work and I highly recommend this course/specialization! Good job of inserting needed edits to update what's happening in real time.

por DR6 de jun de 2020

Enjoyed this specialization as much as I did the Tensorflow in practice. Thank you Laurence Moroney and Andrew Ng for getting these cool topics to all of us, so we can contribute back to community.

por MS4 de jul de 2020

great course for utilities to enhance the training and deployment experience

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Sobre Programa de cursos integrados TensorFlow: Data and Deployment

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. Looking for a place to start? Master the foundational basics of TensorFlow with the DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate. Looking to customize and build powerful real-world models for complex scenarios? Check out the TensorFlow: Advanced Techniques Specialization.

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow