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TensorFlow on Google Cloud - Español

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En este curso, se explica cómo diseñar y crear una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x, cómo desarrollar modelos de AA con TensorFlow 2.x y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA, cómo escribir modelos de AA para uso escalado y cómo escribir modelos de AA especializados.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Aprox. 13 horas para completar

Inglês

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O que você vai aprender

Crear modelos de aprendizaje automático de TensorFlow 2.x y Keras, y comprender sus componentes fundamentales
Usar la biblioteca tf.data para manipular datos y grandes conjuntos de datos
Usar las APIs Sequential y Functional de Keras para crear modelos sencillos y avanzados
Entrenar, implementar y llevar a producción modelos de AA a gran escala con Vertex AI

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

1 minuto para concluir

Module 0: Introducción al curso

1 minuto para concluir

1 vídeo (Total 1 mín.)

Semana

Semana 2

1 hora para concluir

Module 1: Introducción al ecosistema de TensorFlow

1 hora para concluir

4 vídeos (Total 19 mín.), 1 leitura, 1 teste

Semana

Semana 3

3 horas para concluir

Module 2: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada

Los datos son un componente crucial de un modelo de aprendizaje automático. Recopilar los datos correctos no es suficiente. También es necesario asegurarse de implementar los procesos adecuados para limpiar, analizar y transformar los datos según sea necesario, de modo que el modelo pueda captar tantos indicadores como sea posible a partir de esos datos. En este módulo, analizamos el entrenamiento con grandes conjuntos de datos mediante tf.data, el trabajo con archivos en la memoria y cómo preparar los datos para el entrenamiento. Después, analizamos las incorporaciones y terminamos con una descripción general del ajuste de datos con capas de procesamiento previo de tf.keras.

3 horas para concluir

9 vídeos (Total 36 mín.), 1 leitura, 3 testes

9 videos

Introducción22s

Un repaso del AA2min

Cómo entrenar con grandes conjuntos de datos mediante la API de tf.data3min

Cómo trabajar en la memoria y con archivos3min

Cómo preparar los datos para el entrenamiento de modelos6min

Incorporaciones8min

Introducción al lab: API de Dataset de TensorFlow27s

Cómo ajustar el procesamiento de datos con capas de procesamiento previo de tf.data y Keras10min

Introducción al lab: Cómo clasificar datos estructurados con capas de procesamiento previo de Keras31s

1 leituras

Recursos: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada de TensorFlow.10min

1 exercício prático

Cuestionario: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada16min

Semana

Semana 4

6 horas para concluir

Module 3: Cree redes neuronales con TensorFlow y la API de Keras

En este módulo, analizamos las funciones de activación y cómo se las necesita para permitir que las redes neuronales profundas registren los aspectos no lineales de los datos. Después, se ofrece una descripción general de las redes neuronales profundas con las API secuencial y funcional de Keras. A continuación, describimos la subclasificación de modelos, que ofrece mayor flexibilidad para la creación de modelos. El módulo finaliza con una clase de regularización.

6 horas para concluir

11 vídeos (Total 45 mín.), 1 leitura, 4 testes

11 videos

Introducción30s

Funciones de activación8min

Entrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API secuencial de Keras7min

Derive modelos en la nube3min

Introducción al lab: Presentación de la API secuencial de Keras en la plataforma Vertex AI33s

Entrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API funcional de Keras9min

Introducción al lab: Cree una DNN con la API funcional de Keras en la plataforma Vertex AI29s

Subclasificación de modelos3min

Introducción al lab (opcional): Cree nuevas capas y modelos mediante la subclasificación39s

Conceptos básicos de la regularización4min

Cómo podemos medir la complejidad de los modelos: Diferencias entre regularizaciones L1 y L25min

1 leituras

Recursos: Cómo crear redes neuronales en TensorFlow con la API de Keras10min

1 exercício prático

Cuestionario: Cómo crear redes neuronales en TensorFlow con la API de Keras18min

Perguntas Frequentes – FAQ

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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