Informações sobre o curso

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 12 horas para completar

Sugerido: 8–10 Stunden innerhalb einer Woche...

Alemão

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

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 12 horas para completar

Sugerido: 8–10 Stunden innerhalb einer Woche...

Alemão

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

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
17 minutos para concluir

Einführung

2 vídeos (Total 7 mín.), 1 leitura
1 leituras
Kursressourcen herunterladen10min
3 horas para concluir

Kernkonzept von TensorFlow

19 vídeos (Total 72 mín.), 4 testes
19 videos
TensorFlow API-Hierarchie3min
Verzögerte Bewertung4min
Graph und Sitzung4min
Tensoren auswerten2min
Graphen visualisieren2min
Tensoren6min
Variablen6min
Lab-Einführung: Low-Level-TensorFlow-Programme schreiben16s
Lösungen für das Lab8min
Einführung5min
Formprobleme3min
Formprobleme lösen2min
Probleme mit Datentypen1min
Fehlerbehebung bei Vollprogrammen4min
Einführung: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen15s
Demo: Fehlerbehebung bei Vollprogrammen3min
3 exercícios práticos
Was ist TensorFlow?2min
Graph und Sitzung8min
Kernkonzept von TensorFlow20min
Semana
2
4 horas para concluir

Estimator API

18 vídeos (Total 67 mín.), 4 testes
18 videos
Demo: Modell über Hauspreise1min
Prüfpunktausführung1min
Datensätze im Speicher trainieren2min
Lab-Einführung: Estimator API39s
Lösungen für das Lab: Estimator API10min
Mit Dataset API große Datensätze trainieren8min
Lab-Einführung: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren35s
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Aufnahme mit Batching hochskalieren5min
Große Aufträge, verteiltes Training6min
Mit TensorBoard überwachen3min
Demo: TensorBoard-Benutzeroberfläche28s
Bereitstellungseingabefunktion5min
Zusammenfassung Estimator API1min
Lab-Einführung: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen51s
Lösungen für das Lab: TensorFlow-Modelle für verteiltes Training mit Estimator API erstellen7min
1 exercício prático
Estimator API18min
Semana
3
2 horas para concluir

TensorFlow-Modelle mit CMLE skalieren

6 vídeos (Total 29 mín.), 2 testes
6 videos
Trainingsjobs überwachen und bereitstellen2min
Lab-Einführung: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren50s
Lösungen für das Lab: TensorFlow mit Cloud Machine Learning Engine skalieren16min
1 exercício prático
Cloud MLE10min
2 minutos para concluir

Zusammenfassung

1 vídeo (Total 2 mín.)
1 vídeos

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 Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme lassen sich damit lösen? Was sind die fünf Phasen zur Umsetzung eines für ML geeigneten Anwendungsfalls und warum darf keine dieser Phasen übersprungen werden? Warum sind neuronale Netze gerade so beliebt? Wie können Sie ein Projekt für betreutes Lernen gestalten und mithilfe des Gradientenverfahrens und sinnvoll erstellten Datasets eine gute, generalisierbare Lösung finden? In diesem Kurs lernen Sie, verteilte Modelle für ML zu schreiben, die in TensorFlow skaliert werden, das Training dieser Modelle horizontal zu skalieren und leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen. Wir gehen darauf ein, wie Sie Rohdaten so in Merkmale umwandeln, dass ML wichtige Eigenschaften dieser Daten erlernen kann und menschliche Einblicke in das Problem zulässt. Schließlich lernen Sie, die richtige Mischung aus Parametern zu verwenden, um präzise und generalisierte Modelle zu erstellen, und Sie erhalten eine Einführung in die Theorie zum Lösen bestimmter Arten von ML-Problemen. Auf diese Weise gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von ML. Zuerst erstellen Sie eine auf ML ausgerichtete Strategie. Dann fahren Sie mit Modelltraining, Optimierung und Produktentwicklung fort. Hierbei helfen Ihnen praxisorientierte Labs der Google Cloud Platform. >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform auf Deutsch

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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.