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
oferecido por
Informações sobre o curso
Resultados de carreira do aprendiz
50%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
67%
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
Português (Brasil)
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês
Resultados de carreira do aprendiz
50%
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Google Cloud
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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.)
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.)
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.)
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.)
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
4 minutos para concluir
Resumo
4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
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.
