4.4

estrelas

13 classificações

Google Cloud Training

oferecido por

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud em Português Brasileiro

Google Cloud

Informações sobre o curso

Este curso intensivo sob demanda de quatro dias oferece aos participantes uma introdução sobre como projetar e criar sistemas de machine learning no Google Cloud Platform. Por meio de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão os conceitos de machine learning (ML) e do TensorFlow, além de habilidades de desenvolvimento, avaliação e produção de modelos de ML.
OBJETIVOS
 
 Neste curso, os participantes aprenderão as seguintes habilidades:
 
 ● Identificar casos de uso de machine learning
 
 ● Criar um modelo de ML usando o TensorFlow
 
 ● Criar modelos de ML escalonáveis e implantáveis usando o Cloud ML
 
 ● Saber a importância do pré-processamento e da combinação de atributos
 
 ● Incorporar conceitos avançados de ML aos modelos
 
 ● Produzir modelos de ML treinados
 
 PRÉ-REQUISITOS
 
 Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam cumprir os seguintes requisitos:
 
 ● Ter concluído o curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals OU experiência equivalente
 
 ● Proficiência básica em linguagem de consulta comum, como SQL
 
 ● Experiência com atividades de modelagem, extração, transformação e carregamento de dados
 
 ● Desenvolvimento de aplicativos usando uma linguagem de programação comum, como Python
 
 ● Conhecimento de machine learning e/ou estatísticas
 
 Notas da Conta do Google:
 • No momento, os serviços do Google não estão disponíveis na China.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Aprox. 14 horas para completar

Português (Brasil)

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

Prazos flexíveis

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Certificados compartilháveis

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100% on-line

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Aprox. 14 horas para completar

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Instrutores

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

1 hora para concluir

Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"

1 hora para concluir

2 vídeos (Total 5 mín.)

3 horas para concluir

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

3 horas para concluir

21 vídeos (Total 109 mín.)

21 videos

O que é machine learning (ML)?7min

Tipos de ML3min

O canal de ML2min

Variantes do modelo de ML7min

Como classificar um problema de ML2min

Como usar machine learning (ML)8min

Otimização9min

Um playground de rede neural18min

Como combinar atributos3min

Engenharia de atributos3min

Modelos de imagem5min

ML eficaz2min

Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5min

Métricas de erro3min

Precisão2min

Precisão e recall5min

Como criar conjuntos de dados de machine learning3min

Como dividir conjuntos de dados6min

Python Notebooks1min

Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3min

Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2min

1 exercício prático

Teste do módulo 130min

6 horas para concluir

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

6 horas para concluir

15 vídeos (Total 65 mín.)

15 videos

Visão geral do módulo 252s

O que é o TensorFlow?5min

Principais características do TensorFlow5min

Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7s

Revisão do laboratório TensorFlow10min

API Estimator8min

Machine learning com o tf.estimator15s

Revisão do laboratório Estimator7min

Como criar ML eficaz6min

Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38s

Revisão do laboratório Refatoração4min

Treine e avalie4min

Monitoramento1min

Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2min

Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7min

1 exercício prático

Teste do módulo 230min

2 horas para concluir

Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

2 horas para concluir

7 vídeos (Total 28 mín.)

3 horas para concluir

Módulo 4: Engenharia de atributos

3 horas para concluir

16 vídeos (Total 92 mín.)

16 videos

Visão geral do módulo 41min

Atributos bons7min

Causalidade8min

Numérico5min

Exemplos suficientes7min

Dados brutos para os atributos1min

Atributos categóricos8min

Cruzamento de atributos3min

Como criar intervalos3min

Amplitude e profundidade5min

Onde aplicar a engenharia de atributos3min

Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3min

Revisão do laboratório Engenharia de atributos10min

Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15min

Níveis de abstração de ML4min

Resumo1min

1 exercício prático

Teste do módulo 430min

Perguntas Frequentes – FAQ

Posso assistir uma prévia do curso antes de me inscrever?
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.
O que recebo ao me inscrever?
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.
Quando receberei meu 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.
Por que não posso assistir este curso como ouvinte?
Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
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 .
Are there prerequisites for this course?
Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:
• Knowledge of Google Cloud Platform
• Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera
• Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera
• Knowledge of Python and familiarity with the numpy package
• Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera
Am I eligible for the Google Cloud Platform free trial?
To be eligible for the free trial, you will need:
- Google account (Google is currently blocked in China)
- Credit card or bank account
- Terms of service
Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602
More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/
For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
What if I have already used up my Google Cloud Platform free trial?
If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.
How does the free trial work?
View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
Is this course similar to CPB102?
Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.
Does this course relate to the Google Certified Professional Data Engineer certification?
The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/
What is a Google certification?
Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.

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Semana 1

Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

Módulo 4: Engenharia de atributos

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