Informações sobre o curso

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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.
Laboratórios Coursera
Inclui projetos práticos de aprendizado.
Saiba mais sobre o Laboratórios Coursera External Link
Nível iniciante

We recommend completing Supervised Learning: Regression and Classification - course 1 of the Machine Learning Specialization.

Aprox. 30 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Build and train a neural network with TensorFlow to perform multi-class classification

  • Apply best practices for machine learning development so that your models generalize to data and tasks in the real world

  • Build and use decision trees and tree ensemble methods, including random forests and boosted trees

Habilidades que você terá

  • Artificial Neural Network
  • Xgboost
  • Tensorflow
  • Tree Ensembles
  • Advice for Model Development
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.
Laboratórios Coursera
Inclui projetos práticos de aprendizado.
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Nível iniciante

We recommend completing Supervised Learning: Regression and Classification - course 1 of the Machine Learning Specialization.

Aprox. 30 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

deeplearning.ai

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Universidade de Stanford

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up98%(12,094 classificações)
Semana
1
Semana 1
7 horas para concluir

Neural Networks

7 horas para concluir
17 vídeos (Total 140 mín.)
Semana
2
Semana 2
9 horas para concluir

Neural network training

9 horas para concluir
12 vídeos (Total 88 mín.)
Semana
3
Semana 3
7 horas para concluir

Advice for applying machine learning

7 horas para concluir
17 vídeos (Total 174 mín.)
Semana
4
Semana 4
6 horas para concluir

Decision trees

6 horas para concluir
13 vídeos (Total 97 mín.), 1 leitura, 4 testes

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Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem Automática

Aprendizagem Automática

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