Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
  • Basic calculus, linear algebra, stats
  • Knowledge of AI, deep learning
  • Experience with Python, TF/Keras/PyTorch framework, decorator, context manager
Aprox. 24 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Distribution StrategiesCustom Training LoopsBasic Tensor FunctionalityGradientTape for Optimization
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
  • Basic calculus, linear algebra, stats
  • Knowledge of AI, deep learning
  • Experience with Python, TF/Keras/PyTorch framework, decorator, context manager
Aprox. 24 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Differentiation and Gradients

5 horas para concluir
12 vídeos (Total 51 mín.), 2 leituras, 2 testes
12 videos
What is a tensor?4min
Creating tensors in code6min
Math operations with tensors1min
Basic Tensors code walkthrough4min
Broadcasting, operator overloading and Numpy compatibility6min
Evaluating variables and changing data types4min
Gradient Tape4min
Gradient Descent using Gradient Tape4min
Calculate gradients on higher order functions4min
Persistent=true and higher order gradients2min
Gradient Tape basics code walkthrough3min
2 leituras
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10min
Reference: CNN for visual recognition10min
1 exercício prático
Tensors and Gradient Tape30min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Custom Training

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 46 mín.), 1 leitura, 2 testes
8 videos
Loss and gradient descent4min
Define Training Loop and Validate Model2min
Training Basics code walkthrough5min
Training steps and data pipeline4min
Define the training loop4min
Gradients, metrics, and validation4min
Fashion MNIST Custom Training Loop code walkthrough15min
1 leituras
Reference: tf.keras.metrics10min
1 exercício prático
Custom Training30min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Graph Mode

5 horas para concluir
6 vídeos (Total 35 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Generating graph code4min
AutoGraph Basics code walkthrough5min
Control dependencies and flows4min
Loops and tracing variables4min
AutoGraph code walkthrough11min
1 leituras
Reference: Fizz Buzz10min
1 exercício prático
AutoGraph30min
Semana
4

Semana 4

10 horas para concluir

Distributed Training

10 horas para concluir
9 vídeos (Total 56 mín.), 3 leituras, 3 testes
9 videos
Types of distribution strategies3min
Converting code to the Mirrored Strategy4min
Mirrored Strategy code walkthrough4min
Custom Training for Multiple GPU Mirrored Strategy5min
Multi GPU Mirrored Strategy code walkthrough13min
TPU Strategy6min
TPU Strategy code walkthrough10min
Other Distributed Strategies4min
3 leituras
References used in Other Distributed Strategies10min
References 10min
Acknowledgments10min
1 exercício prático
Distributed Strategy30min

Avaliações

Principais avaliações do CUSTOM AND DISTRIBUTED TRAINING WITH TENSORFLOW

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Sobre Programa de cursos integrados TensorFlow: Advanced Techniques

TensorFlow: Advanced Techniques

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.