À propos de ce cours

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 9 heures pour terminer
Portugais (brésilien)
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

7 minutes pour terminer

Introdução

7 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 7 min)
2 vidéos
Introdução ao Qwiklabs5 min
3 heures pour terminer

Principais componentes do TensorFlow

3 heures pour terminer
19 vidéos (Total 72 min)
19 vidéos
O que é o TensorFlow?2 min
Benefícios de um gráfico direcionado5 min
Hierarquia da API do TensorFlow3 min
Avaliação preguiçosa4 min
Gráfico e sessão4 min
Como avaliar um tensor2 min
Como visualizar um gráfico2 min
Tensores6 min
Variáveis6 min
Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16s
Solução do laboratório8 min
Introdução5 min
Problemas de forma3 min
Como resolver problemas de forma2 min
Problemas de tipo de dados1 min
Como depurar programas completos4 min
Introdução: como depurar programas completos15s
Demonstração: como depurar programas completos3 min
3 exercices pour s'entraîner
O que é o TensorFlow?2 min
Gráfico e sessão8 min
Principais componentes do TensorFlow20 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Estimator API

4 heures pour terminer
18 vidéos (Total 67 min)
18 vidéos
API Estimator3 min
Estimators pré-desenvolvidos5 min
Demonstração: modelo do preço de imóveis1 min
Como estabelecer pontos de verificação1 min
Treinamento em conjuntos de dados na memória2 min
Introdução ao laboratório: API Estimator39s
Solução do laboratório: API Estimator10 min
Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8 min
Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes35s
Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes5 min
Grandes jobs, treinamento distribuído6 min
Como monitorar com o TensorBoard3 min
Demonstração: IU do TensorBoard28s
Como disponibilizar funções de entrada5 min
Recapitulação: API Estimator1 min
Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator51s
Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator7 min
1 exercice pour s'entraîner
Teste – Estimator API18 min
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 29 min)
6 vidéos
Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6 min
Como treinar um modelo2 min
Como monitorar e implantar jobs de treinamento2 min
Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine50s
Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine16 min
1 exercice pour s'entraîner
Teste – Cloud MLE10 min
2 minutes pour terminer

Resumo

2 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 2 min)
1 vidéo
Resumo2 min

À propos du Spécialisation 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

Foire Aux Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

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