Informações sobre o curso
Presentaremos TensorFlow de bajo nivel y abordaremos las API y los conceptos necesarios para poder escribir modelos de aprendizaje automático distribuido. Con un modelo de TensorFlow, explicaremos cómo escalar de manera horizontal el entrenamiento de ese modelo y ofreceremos predicciones de alto rendimiento mediante Cloud Machine Learning Engine. Objetivos del curso: Crear modelos de aprendizaje automático en TensorFlow Usar las bibliotecas de TensorFlow para resolver problemas numéricos Solucionar problemas y depurar errores de código comunes de TensorFlow Usar tf_estimator para crear, entrenar y evaluar un modelo de AA Entrenar, implementar y llevar a producción modelos de AA a gran escala con Cloud ML Engine...
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Week
1
Clock
7 minutos para concluir

Introducción

Comenzaremos el curso con una introducción de TensorFlow, la herramienta que usaremos para escribir programas de aprendizaje automático. En el primer curso, aprendió a formular problemas de negocios como problemas de aprendizaje automático. En el segundo, aprendió cómo funciona el aprendizaje automático en la práctica y cómo crear conjuntos de datos para ese uso específico. Ahora que ya cuenta con los datos necesarios, es hora de prepararse para escribir programas de aprendizaje automático....
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2 vídeos (Total de 7 min)
Video2 videos
Introducción a Qwiklabs5min
Clock
3 horas para concluir

Aspectos básicos de TensorFlow

Le presentaremos los componentes centrales de TensorFlow y obtendrá experiencia práctica en la compilación de programas de aprendizaje automático. Comparará y escribirá programas imperativos y de evaluación perezosa; trabajará con gráficos, sesiones y variables y, por último, depurará programas de TensorFlow. ...
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19 vídeos (Total de 72 min), 4 testes
Video19 videos
¿Qué es TensorFlow?2min
Beneficios de un grafo dirigido5min
Jerarquía de la API de TensorFlow3min
Evaluación perezosa4min
Gráficos y sesiones4min
Cómo evaluar un tensor2min
Cómo visualizar un grafo2min
Tensores6min
Variables6min
Introducción al lab Escritura de programas de TensorFlow de nivel bajomin
Solución del lab8min
Introducción5min
Problemas de forma3min
Cómo corregir problemas de forma2min
Problemas de tipos de datos1min
Depuración de programas completos4min
Introducción a la depuración de programas completosmin
Demostración: Depuración de programas completos3min
Quiz3 exercícios práticos
¿Qué es TensorFlow?2min
Gráfico y sesión8min
Aspectos básicos de TensorFlow20min
Week
2
Clock
4 horas para concluir

API de Estimator

En este módulo, aprenderá sobre la API de Estimator....
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18 vídeos (Total de 67 min), 4 testes
Video18 videos
API de Estimator3min
Estimadores prediseñados5min
Demostración: Modelo de predicción de precios de viviendas1min
Controles1min
Entrenamiento de conjuntos de datos en la memoria2min
Introducción al lab API de Estimatormin
Solución del lab API de Estimator10min
Entrenamiento de conjuntos de datos grandes con la API de Dataset8min
Introducción al lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotesmin
Solución del lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes5min
Trabajos grandes y entrenamiento distribuido6min
Supervisión con TensorBoard3min
Demostración de la IU de TensorBoardmin
Función de entradas de entregas5min
Resumen: API de Estimator1min
Introducción al lab Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimatormin
Solución del lab: Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator7min
Quiz1 exercício prático
Estimator API18min
Week
3
Clock
2 horas para concluir

Escalamiento de modelos de TensorFlow con CMLE

En esta sesión, hablaremos sobre cómo tomar un modelo de TensorFlow y entrenarlo en la infraestructura administrada de GCP para el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático....
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6 vídeos (Total de 29 min), 2 testes
Video6 videos
¿Por qué usar Cloud Machine Learning Engine?6min
Entrenamiento de un modelo2min
Implementación y supervisión de trabajos de entrenamiento2min
Introducción al lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Enginemin
Solución del lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine16min
Quiz1 exercício prático
Cuestionario: Cloud MLE10min
Clock
2 minutos para concluir

Resumen

En esta sesión, resumimos los temas de TensorFlow que se trataron durante este curso. Repasaremos el código básico de TensorFlow y la API de Estimator, y terminaremos con el escalamiento de los modelos de aprendizaje automático con Cloud Machine Learning Engine....
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1 vídeo (Total de 2 min)
Video1 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....

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. If you’d like to take this course, but can’t afford the course fee, we encourage you to submit a financial aid application.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.