Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

36%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

31%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
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
Aprox. 10 horas para completar
Inglês
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

Habilidades que você terá

Application Programming Interfaces (API)Inclusive MLMachine LearningGoogle Cloud PlatformBigquery

Resultados de carreira do aprendiz

36%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

31%

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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
Aprox. 10 horas para completar
Inglês
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Instrutores

oferecido por

Placeholder

Google Cloud

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up94%(8,490 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

Introduction to specialization

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 11 mín.), 1 leitura, 1 teste
4 videos
Specialization Agenda5min
Why Google?1min
Why Google Cloud?2min
1 leituras
Latest from Google10min
1 exercício prático
Module 1 Quiz30min
2 horas para concluir

What it means to be AI first

2 horas para concluir
17 vídeos (Total 52 mín.)
17 videos
Two stages of ML3min
ML in Google Products5min
Demo: ML in Google Photos1min
Google Translate and Gmail1min
Replacing Heuristic Rules5min
It's all about data3min
Lab Intro - Framing an ML Problem1min
Lab debrief4min
Demo: ML in applications2min
Pre-trained models3min
The ML marketplace is evolving2min
A data strategy5min
Training and serving skew5min
An ML strategy1min
Transform your business2min
Lab Intro - ML use case26s
1 exercício prático
Module 2 Quiz30min
1 hora para concluir

How Google does ML

1 hora para concluir
6 vídeos (Total 36 mín.)
6 videos
ML Surprise4min
The secret sauce8min
ML and Business Processes6min
The Path to ML10min
End of phases deep dive4min
1 exercício prático
Module 3 Quiz30min
1 hora para concluir

Inclusive ML

1 hora para concluir
7 vídeos (Total 27 mín.)
7 videos
Machine Learning and Human Bias2min
Evaluating Metrics for Inclusion3min
Statistical Measurements and acceptable tradeoffs4min
Equality of Opportunity6min
Simulating Decisions3min
Finding Errors in your dataset using Facets4min
1 exercício prático
Module 4 Quiz30min
5 horas para concluir

Python notebooks in the cloud

5 horas para concluir
20 vídeos (Total 71 mín.), 2 leituras, 4 testes
20 videos
AI Platform Notebooks1min
Demo: AI Platform Notebooks3min
Development process2min
Computation and storage4min
Intro to Qwiklabs5min
Lab debrief11min
Cloud shell2min
Third Wave of Cloud: Fully-Managed Services1min
Third Wave of Cloud: Serverless Data Analysis2min
Third Wave of Cloud: BigQuery and Cloud Datalab52s
Lab Intro: Analyzing data using AI Platform Notebooks and BigQuery1min
Lab Debrief: Analyzing Data using AI Platform Notebooks and BigQuery7min
ML, not rules2min
Vision API in action3min
Video intelligence API3min
Cloud Speech API3min
Translation and NL4min
Lab: Pretrained ML APIs Intro43s
Lab Solution7min
2 leituras
AI Platform Notebooks10min
Intro to Renting-VM Lab10min
1 exercício prático
Module 5 Quiz30min
4 minutos para concluir

Summary

4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
1 vídeos

Avaliações

Principais avaliações do HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING

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Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.