Informações sobre o curso
4.5
869 classificações
96 avaliações
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 9 horas para completar

Sugerido: 2-3 weeks of study, 8-10 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês, Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Espanhol, Japonês...

Habilidades que você terá

Application Programming Interfaces (API)EstimatorMachine LearningTensorflowCloud Computing
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

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Nível intermediário

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Horas para completar

Aprox. 9 horas para completar

Sugerido: 2-3 weeks of study, 8-10 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
7 minutos para concluir

Introduction

The tool we will use to write machine learning programs is TensorFlow and so in this course, we will introduce you to TensorFlow. In the first course, you learned how to formulate business problems as machine learning problems and in the second course, you learned how machine works in practice and how to create datasets that you can use for machine learning. Now that you have the data in place, you are ready to get started writing machine learning programs....
Reading
2 vídeos (total de (Total 7 mín.) min)
Video2 videos
Intro to Qwiklabs5min
Horas para completar
3 horas para concluir

Core TensorFlow

We will introduce you to the core components of TensorFlow and you will get hands-on practice building machine learning programs. You will compare and write lazy evaluation and imperative programs, work with graphs, sessions, variables, as finally debug TensorFlow programs....
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19 vídeos (total de (Total 72 mín.) min), 4 testes
Video19 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
Quiz3 exercícios práticos
What is TensorFlow?2min
Graphs and Sessions8min
Core TensorFlow20min
Semana
2
Horas para completar
4 horas para concluir

Estimator API

In this module we will walk you through the Estimator API....
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18 vídeos (total de (Total 67 mín.) min), 4 testes
Video18 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
Quiz1 exercício prático
Estimator API18min
Semana
3
Horas para completar
2 horas para concluir

Scaling TensorFlow models with CMLE

I’m here to talk about how you would go about taking your TensorFlow model and training it on GCP’s managed infrastructure for machine learning model training and deployed....
Reading
6 vídeos (total de (Total 29 mín.) min), 2 testes
Video6 videos
Why Cloud Machine Learning Engine?6min
Train a Model2min
Monitoring and Deploying Training Jobs2min
Lab Intro: Scaling TensorFlow with Cloud Machine Learning Engine50s
Lab Solution: Scaling TensorFlow with Cloud Machine Learning Engine16min
Quiz1 exercício prático
Cloud MLE10min
Horas para completar
2 minutos para concluir

Summary

Here we summarize the TensorFlow topics we covered so far in this course. We'll revisit core TensorFlow code, the Estimator API, and end with scaling your machine learning models with Cloud Machine Learning Engine....
Reading
1 vídeo (total de (Total 2 mín.) min)
Video1 vídeos
4.5
96 avaliaçõesChevron Right
Direcionamento de carreira

42%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
Benefício de carreira

50%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Promoção de carreira

11%

recebi um aumento ou promoção

Melhores avaliações

por DWOct 17th 2018

pretty good. some of the code in the last lab could be better explained. also please debug the cloud shell, as it does not always show the "web preview" button ;) otherwise, good job!

por SSJun 6th 2018

Nice introduce, might be more on introduce the model structure, because I still need to read additional notes to locate how to train my deep learning model online.

Sobre Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Sobre o 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.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.