À propos de ce cours
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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 16 heures pour terminer

Recommandé : 1 semana de estudio, de 8 a 10 horas por semana...

Espagnol

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...
User
Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • Data Scientists
  • Engineers
  • Data Analysts
  • Consultants
  • Teachers
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Niveau intermédiaire

Approx. 16 heures pour terminer

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Espagnol

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
7 minutes pour terminer

Introducción

2 vidéos (Total 7 min)
2 vidéos
Introducción a Qwiklabs5 min
3 heures pour terminer

Aspectos básicos de TensorFlow

19 vidéos (Total 72 min), 4 quiz
19 vidéos
¿Qué es TensorFlow?2 min
Beneficios de un grafo dirigido5 min
Jerarquía de la API de TensorFlow3 min
Evaluación perezosa4 min
Gráficos y sesiones4 min
Cómo evaluar un tensor2 min
Cómo visualizar un grafo2 min
Tensores6 min
Variables6 min
Introducción al lab Escritura de programas de TensorFlow de nivel bajo16s
Solución del lab8 min
Introducción5 min
Problemas de forma3 min
Cómo corregir problemas de forma2 min
Problemas de tipos de datos1 min
Depuración de programas completos4 min
Introducción a la depuración de programas completos15s
Demostración: Depuración de programas completos3 min
3 exercices pour s'entraîner
¿Qué es TensorFlow?2 min
Gráfico y sesión8 min
Aspectos básicos de TensorFlow20 min
Semaine
2
4 heures pour terminer

API de Estimator

18 vidéos (Total 67 min), 4 quiz
18 vidéos
API de Estimator3 min
Estimadores prediseñados5 min
Demostración: Modelo de predicción de precios de viviendas1 min
Controles1 min
Entrenamiento de conjuntos de datos en la memoria2 min
Introducción al lab API de Estimator39s
Solución del lab API de Estimator10 min
Entrenamiento de conjuntos de datos grandes con la API de Dataset8 min
Introducción al lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes35s
Solución del lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes5 min
Trabajos grandes y entrenamiento distribuido6 min
Supervisión con TensorBoard3 min
Demostración de la IU de TensorBoard28s
Función de entradas de entregas5 min
Resumen: API de Estimator1 min
Introducción al lab Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator51s
Solución del lab: Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator7 min
1 exercice pour s'entraîner
Estimator API18 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

Escalamiento de modelos de TensorFlow con CMLE

6 vidéos (Total 29 min), 2 quiz
6 vidéos
¿Por qué usar Cloud Machine Learning Engine?6 min
Entrenamiento de un modelo2 min
Implementación y supervisión de trabajos de entrenamiento2 min
Introducción al lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine50s
Solución del lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine16 min
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario: Cloud MLE10 min
2 minutes pour terminer

Resumen

1 vidéo (Total 2 min)
1 vidéo
Resumen2 min
4.6
9 avisChevron Right

Principaux examens pour Intro to TensorFlow en Español

par JBSep 8th 2019

So interesting but so heavy too. This course was so amaizing.

À propos de 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....

À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Foire Aux Questions

  • 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.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

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