Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

50%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

43%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
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 iniciante
Aprox. 14 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Assess the feasibility of your own ML use case and its ability to meaningfully impact your business.

  • Identify the requirements to build, train, and evaluate an ML model.

  • Define data characteristics and biases that affect the quality of ML models.

  • Recognize key considerations for managing ML projects.

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Instrutores

oferecido por

Placeholder

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up94%(8,212 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

27 minutos para concluir

Module 1: Introduction

27 minutos para concluir
1 vídeo (Total 5 mín.), 3 leituras
1 vídeos
3 leituras
How to download course resources2min
How to send feedback10min
Course Slides10min
1 hora para concluir

Module 2: Identifying business value for using ML

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 25 mín.), 1 leitura, 1 teste
4 videos
AI vs ML vs Deep Learning10min
Phase 1: Assess feasibility4min
Practice assessing the feasibility of ML use cases7min
1 leituras
Worksheet45min
1 exercício prático
Identifying business value for using ML10min
Semana
2

Semana 2

1 hora para concluir

Module 3: Defining ML as a practice

1 hora para concluir
9 vídeos (Total 42 mín.), 1 leitura, 1 teste
9 videos
Standard algorithm and data4min
Data quality8min
Predictive insights and decisions5min
More ML examples5min
Practice series: Analyze the ML use case1min
Saving the world's bees1min
Google Assistant for accessibility1min
Exercise review and Why ML now5min
1 leituras
Module 3: Worksheet30min
1 exercício prático
Defining ML as a practice10min
3 horas para concluir

Module 4: Building and evaluating ML models

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 56 mín.)
6 videos
Building labeled datasets18min
Training an ML model21min
General best practices3min
Introduction to hands-on labs6min
Lab 1: Review28s
1 exercício prático
Building and evaluating ML models20min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Module 5: Using ML responsibly and ethically

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 31 mín.)
6 videos
Google's AI Principles4min
Common types of human bias6min
Evaluating model fairness11min
Guidelines and Hands-on Lab5min
Lab 2: Review1min
1 exercício prático
Using ML responsibly and ethically20min
3 horas para concluir

Module 6: Discovering ML use cases in day-to-day business

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 45 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Automate processes and understand unstructured data9min
Personalize applications with ML10min
Creative uses of ML13min
Sentiment analysis and Hands-on Lab2min
Lab 3: Review1min
1 leituras
Sentiment Analysis Worksheet45min
1 exercício prático
Discovering ML use cases in day-to-day business30min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Module 7: Managing ML projects successfully

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 48 mín.)
7 videos
Data strategy (pillars 1–3)8min
Data strategy (pillars 4–7)6min
Data governance8min
Build successful ML teams7min
Create a culture of innovation and Hands-on Lab8min
Lab 4: Review1min
1 exercício prático
Managing ML projects successfully20min
8 minutos para concluir

Module 8: Summary

8 minutos para concluir
1 vídeo (Total 8 mín.)
1 vídeos

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.