Sobre este Programa de cursos integrados

cursos 100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Cronograma flexível

Definição e manutenção de prazos flexíveis.

Nível intermediário

Aprox. 2 meses para completar

12 horas/semana sugeridas

Francês

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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Nível intermediário

Aprox. 2 meses para completar

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Francês

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Como o Programa de cursos integrados funciona

Fazer cursos

Um programa de cursos integrados do Coursera é uma série de cursos para ajudá-lo a dominar uma habilidade. Primeiramente, inscreva-se no programa de cursos integrados diretamente, ou avalie a lista de cursos e escolha por qual você gostaria de começar. Ao se inscrever em um curso que faz parte de um programa de cursos integrados, você é automaticamente inscrito em todo o programa de cursos integrados. É possível concluir apenas um curso — você pode pausar a sua aprendizagem ou cancelar a sua assinatura a qualquer momento. Visite o seu painel de aprendiz para controlar suas inscrições em cursos e progresso.

Projeto prático

Todos os programas de cursos integrados incluem um projeto prático. Você precisará completar com êxito o(s) projeto(s) para concluir o programa de cursos integrados e obter o seu certificado. Se o programa de cursos integrados incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará completar todos os outros cursos antes de iniciá-lo.

Obtenha um certificado

Ao concluir todos os cursos e completar o projeto prático, você obterá um certificado que pode ser compartilhado com potenciais empregadores e com sua rede profissional.

how it works

Este Programa de cursos integrados contém 5 cursos

Curso1

How Google does Machine Learning en Français

Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Google adopte une approche particulière du machine learning qui s'appuie non seulement sur les données, mais également sur la logique. Nous expliquerons l'intérêt que présente cette conception pour la création d'un pipeline de modèles de ML. Ensuite, nous examinerons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation devant être traité à l'aide du machine learning et étudierons pourquoi chaque étape est importante. Enfin, nous identifierons les biais que le machine learning est susceptible d'amplifier et apprendrons à les repérer.

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Curso2

Launching into Machine Learning en Français

Après avoir présenté un historique du machine learning, nous étudierons pourquoi les réseaux de neurones sont aujourd'hui parfaitement adaptés à diverses problématiques. Nous apprendrons ensuite à définir un problème d'apprentissage supervisé et à trouver une solution adaptée à l'aide d'une descente de gradient. Ce processus implique la création d'ensembles de données permettant la généralisation. Nous examinerons comment procéder à cette opération de façon reproductible de sorte que l'expérimentation soit possible. Objectifs du cours : Déterminer pourquoi le deep learning est désormais si courant Optimiser et évaluer des modèles en utilisant des fonctions de perte et des statistiques de performances Corriger les problèmes courants liés au machine learning Créer des ensembles de données de formation, d'évaluation et de test reproductibles et évolutifs

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Curso3

Intro to TensorFlow en Français

Ce cours présente l'approche TensorFlow de bas niveau et dresse la liste des concepts et API nécessaires pour la rédaction de modèles de machine learning distribués. Nous verrons comment appliquer une évolutivité horizontale à l'entraînement d'un modèle TensorFlow afin d'offrir des prédictions très pertinentes avec Cloud Machine Learning Engine. Objectifs du cours : Créer des modèles de machine learning dans TensorFlow Utiliser les bibliothèques TensorFlow pour résoudre des problèmes numériques Résoudre les problèmes et déboguer les erreurs de code courantes sur TensorFlow Utiliser tf.estimator pour créer, entraîner et évaluer un modèle de ML Entraîner et déployer les modèles de ML avant de les envoyer en production à grande échelle avec Cloud ML Engine

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Curso4

Feature Engineering en Français

Vous souhaitez découvrir comment améliorer la précision de vos modèles de machine learning (ML) ? Vous voulez identifier les colonnes de données offrant les caractéristiques les plus utiles ? Bienvenue dans le cours Feature Engineering on Google Cloud Platform (Extraction de caractéristiques sur Google Cloud Platform). Nous vous expliquerons ce qui distingue les bonnes caractéristiques des mauvaises, puis nous vous montrerons comment prétraiter et transformer vos caractéristiques afin d'optimiser leur efficacité dans vos modèles. Des ateliers interactifs vous permettront de mettre en pratique ce que vous avez appris. Vous sélectionnerez vous-même des caractéristiques, puis les prétraiterez dans Google Cloud Platform. Nos formateurs vous aideront à comprendre les solutions de code. Ces solutions seront accessibles à tous, et pourront vous servir de référence en cas de besoin lorsque vous travaillerez sur vos propres projets de ML.

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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....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.

  • Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.

  • Esta Especialização não carrega créditos universitários, mas algumas universidades podem optar por aceitar certificados de especialização como crédito. Verifique com sua instituição para saber mais.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.