Informações sobre o curso
54,591 visualizações recentes

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 10 horas para completar

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

Inglês

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

Habilidades que você terá

Application Programming Interfaces (API)EstimatorMachine LearningTensorflowCloud Computing

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 10 horas para completar

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

Inglês

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

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
7 minutos para concluir

Introduction

2 vídeos (Total 7 mín.)
2 videos
3 horas para concluir

Core TensorFlow

19 vídeos (Total 72 mín.), 4 testes
19 videos
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
3 exercícios práticos
What is TensorFlow?2min
Graphs and Sessions8min
Core TensorFlow20min
Semana
2
4 horas para concluir

Estimator API

18 vídeos (Total 67 mín.), 4 testes
18 videos
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
1 exercício prático
Estimator API18min
Semana
3
2 horas para concluir

Scaling TensorFlow models

6 vídeos (Total 29 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Monitoring and Deploying Training Jobs2min
Lab Intro: Scaling TensorFlow with Cloud AI Platform50s
Lab Solution: Scaling TensorFlow with Cloud AI Platform16min
1 leituras
Cloud ML Engine is now Cloud AI Platform10min
1 exercício prático
Cloud AI Platform10min
2 minutos para concluir

Summary

1 vídeo (Total 2 mín.)
1 vídeos
4.5
171 avaliaçõesChevron Right

32%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

35%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do Intro to TensorFlow

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.

  • 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.