Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro

4.6

étoiles

23 évaluations

Google Cloud Training

Offert par

Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português BrasileiroGoogle Cloud

À propos de ce cours

O objetivo deste curso é aproveitar a flexibilidade e a facilidade de uso do TensorFlow 2.x e do Keras para criar, treinar e implantar modelos de machine learning.  Você aprenderá sobre a hierarquia da API TensorFlow 2.x e conhecerá os principais componentes do TensorFlow nos exercícios práticos.  Mostraremos como trabalhar com conjuntos de dados e colunas de atributos. Você aprenderá a projetar e criar um pipeline de entrada de dados do TensorFlow 2.x.  Você terá uma experiência prática com o carregamento de dados CSV, matrizes numpy, dados de texto e imagens usando o tf.Data.Dataset e com a criação de colunas de atributos numéricas, categóricas, em bucket e com hash.
Apresentaremos as APIs Keras Sequential e Keras Functional para mostrar como criar modelos de aprendizado profundo.  Abordaremos as funções de ativação, perda e otimização.  Nos laboratórios práticos dos notebooks do Jupyter, você poderá criar modelos de machine learning de regressão linear básica e de regressão logística básica e avançada.  Você aprenderá a treinar, implantar e produzir modelos de machine learning em escala com o AI Platform do Cloud.

Dates limites flexibles

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Cours 3 sur 5 dans le

Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro

Niveau intermédiaire

Approx. 18 heures pour terminer

Portugais (brésilien)

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Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro

Niveau intermédiaire

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Enseignant

Google Cloud Training

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

7 minutes pour terminer

Introdução ao curso

7 minutes pour terminer

2 vidéos (Total 7 min)

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Introdução ao TensorFlow

3 heures pour terminer

5 vidéos (Total 22 min), 1 lecture, 5 quiz

5 vidéos

Introdução ao curso6 min

Hierarquia da API TensorFlow4 min

Componentes do TensorFlow: tensores e variáveis8 min

Introdução ao laboratório sobre tensores e variáveis1 min

Introdução ao laboratório sobre como escrever programas de nível inferior do TensorFlow43s

1 lecture

Leituras10 min

3 exercices pour s'entraîner

Introdução ao TensorFlow15 min

Hierarquia da API15 min

Tensores e variáveis15 min

Semaine

Semaine 3

7 heures pour terminer

Projetar e criar um pipeline de dados de entrada do TensorFlow

7 heures pour terminer

10 vidéos (Total 25 min), 1 lecture, 9 quiz

10 vidéos

Visão geral4 min

Como trabalhar na memória e com arquivos3 min

Como preparar os dados para o treinamento do modelo6 min

Introdução ao laboratório sobre carregamento de dados CSV e numpy28s

Introdução ao laboratório sobre carregamento de dados de imagem54s

Introdução ao laboratório sobre colunas de atributos37s

Introdução ao laboratório opcional sobre TFRecord e tf.Example1 min

Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.data4 min

Introdução ao laboratório sobre manipulação de dados com a API TensorFlow Dataset34s

Introdução ao laboratório opcional sobre análise de atributos usando a validação de dados e os atributos do TensorFlow1 min

1 lecture

Leituras10 min

3 exercices pour s'entraîner

TESTE SIMULADO: Como preparar os dados para treinamento do modelo15 min

Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.data15 min

Projetar e criar um pipeline de dados de entrada15 min

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e com a API Keras Sequential

4 heures pour terminer

5 vidéos (Total 23 min), 1 lecture, 5 quiz

Semaine

Semaine 5

2 heures pour terminer

Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Functional

A API de modelo Sequential é ideal para o desenvolvimento de modelos de machine learning na maioria dos casos, mas também tem limitações. Por exemplo, ela não é simples de definir modelos com várias fontes de entrada, produzir muitos destinos de saída ou modelos que reutilizam camadas. A API Keras Functional é uma forma de criar modelos mais flexíveis do que a API tf.keras.Sequential e é capaz de processar modelos com topologia não linear, com camadas compartilhadas e com várias entradas ou saídas. Além disso, ela oferece uma maneira mais flexível de definir os modelos. Especificamente, ela permite a definição de vários modelos de entrada e saída e que compartilham camadas. Mais do que isso, com ela é possível definir grafos de rede acíclicos ad hoc. Geralmente, a ideia principal é que um modelo de aprendizado profundo seja um grafo acíclico direcionado (DAG) de camadas. Portanto, a API Functional é uma forma de criar grafos de camadas. Também mostraremos como a regularização pode ajudar no desempenho do modelo.

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 4 quiz

6 vidéos

Redes neurais com a API Keras Functional9 min

Regularização: os fundamentos4 min

Regularização: L1, L2 e parada antecipada5 min

Regularização: dropout5 min

Exibição de modelos no Cloud3 min

Introdução ao laboratório sobre a API Keras Functional38s

1 lecture

Leituras10 min

3 exercices pour s'entraîner

A API Keras Functional15 min

Regularização15 min

Exibição de modelos no Cloud15 min

Semaine

Semaine 6

1 heure pour terminer

Resumo

1 heure pour terminer

1 vidéo (Total 8 min), 1 lecture, 1 quiz

À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud 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.

Foire Aux Questions

Puis-je prévisualiser un cours avant de m'inscrire ?
Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.
À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.
Quand recevrai-je mon Certificat de Cours ?
Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

Intro to TensorFlow em Português Brasileiro

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