O objetivo deste curso é aproveitar a flexibilidade e a facilidade de uso do TensorFlow 2.x e do Keras para criar, treinar e implantar modelos de machine learning. Você aprenderá sobre a hierarquia da API TensorFlow 2.x e conhecerá os principais componentes do TensorFlow nos exercícios práticos. Mostraremos como trabalhar com conjuntos de dados e colunas de atributos. Você aprenderá a projetar e criar um pipeline de entrada de dados do TensorFlow 2.x. Você terá uma experiência prática com o carregamento de dados CSV, matrizes numpy, dados de texto e imagens usando o tf.Data.Dataset e com a criação de colunas de atributos numéricas, categóricas, em bucket e com hash.
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
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
Português (Brasil)
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Russo, Inglês, Espanhol, Japonês
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Google Cloud
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Programa - O que você aprenderá com este curso
7 minutos para concluir
Introdução
A ferramenta que utilizaremos para criar programas de aprendizado de máquina é o TensorFlow, que será apresentado neste curso. No primeiro curso, você aprendeu a formular problemas corporativos como problemas de aprendizado de máquina. No segundo, viu como a máquina funciona na prática e como criar conjuntos de dados que podem ser usados no aprendizado de máquina. Agora que seus dados estão prontos, você pode começar a criar programas de aprendizado de máquina.
7 minutos para concluir
2 vídeos (Total 7 mín.)
4 horas para concluir
Principais componentes do TensorFlow
Apresentaremos os principais componentes do TensorFlow. Além disso, você aprenderá na prática a criar programas de aprendizado de máquina. Você poderá fazer a comparação e a gravação de avaliações preguiçosas (lazy evaluation) e programas imperativos, trabalhar com gráficos, sessões e variáveis e, por fim, depurar programas do TensorFlow.
4 horas para concluir
19 vídeos (Total 72 mín.)
19 videos
Introdução1min
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?30min
Gráfico e sessão30min
Principais componentes do TensorFlow30min
5 horas para concluir
Estimator API
Neste módulo, falaremos sobre a Estimator API.
5 horas para concluir
18 vídeos (Total 67 mín.)
18 videos
Introdução1min
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 API30min
2 horas para concluir
Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE
Agora, vamos aprender a treinar seu modelo do TensorFlow na infraestrutura gerenciada do GCP para treinamento e implantação de modelo de aprendizado de máquina.
2 horas para concluir
6 vídeos (Total 29 mín.)
6 videos
Introdução31s
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 MLE30min
2 minutos para concluir
Resumo
Veja o resumo dos tópicos do TensorFlow abordados até agora no curso. Relembraremos o que foi discutido sobre o código do TensorFlow e a Estimator API, além do escalonamento dos seus modelos com o Cloud Machine Learning Engine.
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Posso assistir uma prévia do curso antes de me inscrever?
O que recebo ao me inscrever?
Quando receberei meu Certificado de Curso?
Por que não posso assistir este curso como ouvinte?
Is financial aid available?
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
