Informações sobre o curso

1,193,186 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

40%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

43%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
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

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Aprox. 30 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Espanhol, Russo, Japonês

O que você vai aprender

  • Learn best practices for using TensorFlow, a popular open-source machine learning framework

  • Build a basic neural network in TensorFlow

  • Train a neural network for a computer vision application

  • Understand how to use convolutions to improve your neural network

Habilidades que você terá

Computer VisionTensorflowMachine Learning

Resultados de carreira do aprendiz

40%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

43%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
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

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Aprox. 30 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Espanhol, Russo, Japonês

Instrutores

oferecido por

Logotipo de deeplearning.ai

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up96%(23,837 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

6 horas para concluir

A New Programming Paradigm

6 horas para concluir
4 vídeos (Total 16 mín.), 5 leituras, 3 testes
4 videos
A primer in machine learning3min
The ‘Hello World’ of neural networks5min
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3min
5 leituras
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10min
From rules to data10min
Try it for yourself10min
Introduction to Google Colaboratory10min
Week 1 Resources10min
1 exercício prático
Week 1 Quiz
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Introduction to Computer Vision

7 horas para concluir
7 vídeos (Total 15 mín.), 6 leituras, 3 testes
7 videos
An Introduction to computer vision2min
Writing code to load training data2min
Coding a Computer Vision Neural Network2min
Walk through a Notebook for computer vision3min
Using Callbacks to control training1min
Walk through a notebook with Callbacks1min
6 leituras
Exploring how to use data10min
The structure of Fashion MNIST data10min
See how it's done10min
Get hands-on with computer vision1h
See how to implement Callbacks10min
Week 2 Resources10min
1 exercício prático
Week 2 Quiz
Semana
3

Semana 3

8 horas para concluir

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

8 horas para concluir
6 vídeos (Total 19 mín.), 6 leituras, 3 testes
6 videos
What are convolutions and pooling?2min
Implementing convolutional layers1min
Implementing pooling layers4min
Improving the Fashion classifier with convolutions4min
Walking through convolutions3min
6 leituras
Coding convolutions and pooling layers10min
Learn more about convolutions10min
Getting hands-on, your first ConvNet10min
Try it for yourself1h
Experiment with filters and pools1h
Week 3 Resources10min
1 exercício prático
Week 3 Quiz
Semana
4

Semana 4

9 horas para concluir

Using Real-world Images

9 horas para concluir
9 vídeos (Total 27 mín.), 10 leituras, 3 testes
9 videos
Understanding ImageGenerator4min
Defining a ConvNet to use complex images2min
Training the ConvNet with fit_generator2min
Walking through developing a ConvNet2min
Walking through training the ConvNet with fit_generator3min
Adding automatic validation to test accuracy4min
Exploring the impact of compressing images3min
A conversation with Andrew1min
10 leituras
Explore an impactful, real-world solution10min
Designing the neural network10min
Train the ConvNet with ImageGenerator10min
Exploring the solution10min
Training the neural network10min
Experiment with the horse or human classifier1h
Get hands-on and use validation30min
Get Hands-on with compacted images30min
Week 4 Resources10min
Wrap up10min
1 exercício prático
Week 4 Quiz

Avaliações

Principais avaliações do INTRODUCTION TO TENSORFLOW FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, AND DEEP LEARNING

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados TensorFlow in Practice

Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Looking for more advanced TensorFlow content? Check out the new TensorFlow: Data and Deployment Specialization....
TensorFlow in Practice

Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.