Informações sobre o curso

83,172 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

38%

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. 11 horas para completar
Inglês
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

Habilidades que você terá

Application Programming Interfaces (API)EstimatorMachine LearningTensorflowCloud Computing

Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

38%

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. 11 horas para completar
Inglês
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

Instrutores

oferecido por

Logotipo de Google Cloud

Google Cloud

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up90%(2,604 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

7 minutos para concluir

Introduction

7 minutos para concluir
2 vídeos (Total 7 mín.)
2 videos
Intro to Qwiklabs5min
4 horas para concluir

Core TensorFlow

4 horas para concluir
19 vídeos (Total 72 mín.)
19 videos
What is TensorFlow2min
Benefits of a Directed Graph5min
TensorFlow API Hierarchy3min
Lazy Evaluation4min
Graph and Session4min
Evaluating a Tensor2min
Visualizing a graph2min
Tensors6min
Variables6min
Lab Intro: Writing low-level TensorFlow programs16s
Lab Solution8min
Introduction5min
Shape problems3min
Fixing shape problems2min
Data type problems1min
Debugging full programs4min
Intro: Debugging full programs15s
Demo: Debugging Full Programs3min
3 exercícios práticos
What is TensorFlow?30min
Graphs and Sessions30min
Core TensorFlow30min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Estimator API

5 horas para concluir
18 vídeos (Total 67 mín.)
18 videos
Estimator API3min
Pre-made Estimators5min
Demo: Housing Price Model1min
Checkpointing1min
Training on in-memory datasets2min
Lab Intro: Estimator API39s
Lab Solution: Estimator API10min
Train on large datasets with Dataset API8min
Lab Intro: Scaling up TensorFlow ingest using batching35s
Lab Solution: Scaling up TensorFlow ingest using batching5min
Big jobs, Distributed training6min
Monitoring with TensorBoard3min
Demo: TensorBoard UI28s
Serving Input Function5min
Recap: Estimator API1min
Lab Intro: Creating a distributed training TensorFlow model with Estimator API51s
Lab Solution: Creating a distributed training TensorFlow model with Estimator API7min
1 exercício prático
Estimator API30min
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

Scaling TensorFlow models

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 29 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Why Cloud AI Platform?6min
Train a Model2min
Monitoring and Deploying Training Jobs2min
Lab Intro: Scaling TensorFlow with Cloud AI Platform50s
Lab Solution: Scaling TensorFlow with Cloud AI Platform16min
1 leituras
Cloud ML Engine is now Cloud AI Platform10min
1 exercício prático
Cloud AI Platform30min
2 minutos para concluir

Summary

2 minutos para concluir
1 vídeo (Total 2 mín.)
1 vídeos

Avaliações

Principais avaliações do INTRO TO TENSORFLOW

Visualizar todas as avaliações

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

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.