Informações sobre o curso

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 9 horas para completar

Sugerido: 14 hours/week...

Português (Brasil)

Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...
Os alunos que estão fazendo este Course são
  • Software Engineers

    100% on-line

    Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

    Prazos flexíveis

    Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

    Nível intermediário

    Aprox. 9 horas para completar

    Sugerido: 14 hours/week...

    Português (Brasil)

    Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

    Programa - O que você aprenderá com este curso

    Semana
    1
    4 minutos para concluir

    Introdução

    1 vídeo (Total 4 mín.)
    1 vídeos
    1 hora para concluir

    Aprendizado de máquina na prática

    10 vídeos (Total 62 mín.), 1 teste
    10 videos
    Aprendizado supervisionado5min
    Regressão e classificação11min
    Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7min
    Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5min
    Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7min
    Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5min
    Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4min
    Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4min
    Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8min
    1 exercício prático
    Questionário do módulo6min
    1 hora para concluir

    Otimização

    13 vídeos (Total 61 mín.), 1 teste
    13 videos
    Como definir modelos de aprendizado de máquina4min
    Introdução ao conjunto de dados de natalidade6min
    Apresentação das funções de perda6min
    Gradiente descendente5min
    Solução de problemas de uma curva de perda2min
    Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6min
    Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6min
    Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3min
    Laboratório: práticas com redes neurais6min
    Solução de problemas de curva de perda1min
    Métricas de desempenho3min
    Matriz de confusão5min
    1 exercício prático
    Questionário do módulo6min
    3 horas para concluir

    Generalização e amostragem

    9 vídeos (Total 64 mín.), 3 testes
    9 videos
    Generalização e modelos de aprendizado de máquina6min
    Quando interromper o treinamento de um modelo?5min
    Como criar amostras repetíveis no BigQuery6min
    Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8min
    Introdução ao laboratório1min
    Explicação da solução do laboratório9min
    Introdução ao laboratório2min
    Explicação da solução do laboratório23min
    1 exercício prático
    Questionário do módulo12min
    3 minutos para concluir

    Resumo

    1 vídeo (Total 3 mín.)
    1 vídeos
    4.6
    5 avaliaçõesChevron Right

    Principais avaliações do Launching into Machine Learning em Português Brasileiro

    por GAFeb 19th 2019

    O curso é bem estruturado e com uma parte histórica do estudos que fundamentaram o Aprendizado de Máquina excelente. Parabéns pela metodologia e pelo conteúdo!

    por TSMar 18th 2019

    Curso excelente, com uma abordagem prática que ajuda a diminuir a complexidade da teoria.

    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 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. >>> Ao se inscrever nesta especialização você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
    Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

    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.