O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa no aprendizado de máquina de uma maneira um pouco diferente. Ele se concentra mais na lógica, em vez de apenas em dados. Discutimos por que esse modelo é útil quando pensamos na criação de canais de modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, falamos sobre as cinco fases da conversão de um possível caso de uso a ser realizado por aprendizado de máquina e vemos a importância de não ignorar essas fases. Finalizamos com a identificação das tendências que podem ser ampliadas pelo aprendizado de máquina e como reconhecer isso.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
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Certificados compartilháveis
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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
Português (Brasil)
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês
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Programa - O que você aprenderá com este curso
1 hora para concluir
Introdução à especialização
Apresenta a especialização e os profissionais do Google responsáveis pelo curso.
1 hora para concluir
4 vídeos (Total 11 mín.)
4 videos
Programa da especialização5min
Por que escolher o Google?1min
Por que escolher o Google Cloud?2min
1 exercício prático
Questionário do módulo 130min
2 horas para concluir
O que significa ter uma estratégia focada em IA
Neste módulo, você saberá o que significa dizer que o Google tem uma estratégia focada em IA e como isso se traduz na prática.
2 horas para concluir
17 vídeos (Total 52 mín.)
17 videos
As duas etapas do aprendizado de máquina3min
Uso do aprendizado de máquina nos produtos do Google5min
Demonstração: uso do aprendizado de máquina no Google Fotos1min
Google Tradutor e Gmail1min
Substituição de regras heurísticas5min
A importância dos dados3min
Introdução ao laboratório: definição de um problema de aprendizado de máquina1min
Informações sobre o laboratório4min
Demonstração: uso do aprendizado de máquina em aplicativos2min
Modelos pré-treinados3min
O mercado de aprendizado de máquina está em evolução2min
Uma estratégia de dados5min
Desvios entre os dados de treinamento e os dados reais5min
Uma estratégia de aprendizado de máquina1min
Transforme sua empresa2min
Introdução ao laboratório: caso de uso de aprendizado de máquina26s
1 exercício prático
Questionário do módulo 230min
1 hora para concluir
Como o Google trabalha com o aprendizado de máquina
Este módulo é sobre o conhecimento organizacional que o Google adquiriu ao longo dos anos.
1 hora para concluir
6 vídeos (Total 36 mín.)
6 videos
Introdução40s
As surpresas do aprendizado de máquina4min
O ingrediente secreto do aprendizado de máquina8min
Processos empresariais e de aprendizado de máquina6min
Programa de implementação do aprendizado de máquina10min
Análise das cinco fases do aprendizado de máquina4min
1 exercício prático
Questionário do módulo 330min
1 hora para concluir
Aprendizado de máquina inclusivo
Neste módulo, discutiremos por que o aprendizado de máquina não é imparcial por padrão. Além disso, falaremos sobre o que você precisa levar em conta ao adicionar aprendizado de máquina aos seus produtos.
1 hora para concluir
7 vídeos (Total 27 mín.)
7 videos
Introdução1min
O aprendizado de máquina e o viés humano2min
Avaliação de métricas para inclusão3min
Medições estatísticas e contrapartidas aceitáveis4min
Igualdade de oportunidades6min
Simulação de decisões3min
Como encontrar erros no seu conjunto de dados com atributos4min
1 exercício prático
Questionário do módulo 430min
5 horas para concluir
Blocos de notas do Python na nuvem
Neste módulo, abordaremos o Cloud Datalab, que é o ambiente de desenvolvimento usado nesta especialização.
5 horas para concluir
22 vídeos (Total 81 mín.), 1 leitura, 4 testes
22 videos
Cloud Datalab1min
Demonstração: Cloud Datalab1min
Processo de desenvolvimento2min
Demonstração da transferência de hospedagem do Cloud Datalab3min
Utilização de serviços gerenciados2min
Cálculo e armazenamento4min
Introdução ao Qwiklabs3min
Informações sobre o laboratório11min
Cloud shell2min
Terceira geração da nuvem: serviços totalmente gerenciados1min
Terceira geração da nuvem: análise de dados sem servidor2min
Terceira geração da nuvem: BigQuery e Cloud Datalab52s
Introdução ao laboratório: análise de dados usando o Datalab e o BigQuery1min
Informações sobre o laboratório: como analisar dados usando o Datalab e o BigQuery11min
Regras não são aprendizado de máquina2min
Funcionamento da API Vision3min
API Video Intelligence3min
API Cloud Speech3min
API Translation e API Natural Language4min
Introdução ao laboratório: APIs de aprendizado de máquina pré-treinadas49s
Explicação do laboratório9min
1 leituras
Introdução ao laboratório "Como alugar uma VM"10min
1 exercício prático
Questionário do módulo 530min
4 minutos para concluir
Resumo
4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
1 vídeos
Avaliações
Principais avaliações do HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EM PORTUGUÊS BRASILEIRO
por VS15 de Jul de 2019
Curso muito bom, deu um uma base teórica e conceitual muito boa, com exemplos práticos que funcionaram perfeitamente! Sensacional, recomendo até para quem já está na área.
por IJ26 de Jul de 2019
Excelente curso. Dá uma visão geral do que é um projeto de ML e não apenas geração do algoritmo. Finalmente um curso que fala sobre o "depois" e se ter o código pthon.
por RR13 de Out de 2019
Ótima introdução à ML, pois desmistifica paradigmas, apresenta conceitos básicos e encerra com um Hands on nas API's de ML do Google.
por HC22 de Dez de 2018
Ótimo curso, porém achei que é muito voltado a enaltecer os produtos da Google, tirando isso possui informações muito valiosas.
Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Is financial aid available?
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
