Informações sobre o curso

2,963 visualizações recentes
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. 9 horas para completar
Português (Brasil)
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...
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Português (Brasil)
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

7 minutos para concluir

Introdução

7 minutos para concluir
2 vídeos (Total 7 mín.)
2 videos
Introdução ao Qwiklabs5min
3 horas para concluir

Principais componentes do TensorFlow

3 horas para concluir
19 vídeos (Total 72 mín.)
19 videos
O que é o TensorFlow?2min
Benefícios de um gráfico direcionado5min
Hierarquia da API do TensorFlow3min
Avaliação preguiçosa4min
Gráfico e sessão4min
Como avaliar um tensor2min
Como visualizar um gráfico2min
Tensores6min
Variáveis6min
Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16s
Solução do laboratório8min
Introdução5min
Problemas de forma3min
Como resolver problemas de forma2min
Problemas de tipo de dados1min
Como depurar programas completos4min
Introdução: como depurar programas completos15s
Demonstração: como depurar programas completos3min
3 exercícios práticos
O que é o TensorFlow?2min
Gráfico e sessão8min
Principais componentes do TensorFlow20min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Estimator API

4 horas para concluir
18 vídeos (Total 67 mín.)
18 videos
API Estimator3min
Estimators pré-desenvolvidos5min
Demonstração: modelo do preço de imóveis1min
Como estabelecer pontos de verificação1min
Treinamento em conjuntos de dados na memória2min
Introdução ao laboratório: API Estimator39s
Solução do laboratório: API Estimator10min
Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8min
Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes35s
Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes5min
Grandes jobs, treinamento distribuído6min
Como monitorar com o TensorBoard3min
Demonstração: IU do TensorBoard28s
Como disponibilizar funções de entrada5min
Recapitulação: API Estimator1min
Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator51s
Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator7min
1 exercício prático
Teste – Estimator API18min
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 29 mín.)
6 videos
Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6min
Como treinar um modelo2min
Como monitorar e implantar jobs de treinamento2min
Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine50s
Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine16min
1 exercício prático
Teste – Cloud MLE10min
2 minutos para concluir

Resumo

2 minutos para concluir
1 vídeo (Total 2 mín.)
1 vídeos
Resumo2min

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. >>> Ao se inscrever nesta especialização você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • 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.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.