À propos de ce cours

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. 8 heures pour terminer

Recommandé : 15 hours/week...

Portugais (brésilien)

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

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Les étudiants prenant part à ce Course sont

  • Software Engineers

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 minutes pour terminer

Introdução

1 vidéo (Total 4 min)
1 vidéo
1 heure pour terminer

Aprendizado de máquina na prática

10 vidéos (Total 62 min), 1 quiz
10 vidéos
Aprendizado supervisionado5 min
Regressão e classificação11 min
Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7 min
Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5 min
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7 min
Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5 min
Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4 min
Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4 min
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8 min
1 exercice pour s'entraîner
Questionário do módulo6 min
1 heure pour terminer

Otimização

13 vidéos (Total 61 min), 1 quiz
13 vidéos
Como definir modelos de aprendizado de máquina4 min
Introdução ao conjunto de dados de natalidade6 min
Apresentação das funções de perda6 min
Gradiente descendente5 min
Solução de problemas de uma curva de perda2 min
Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6 min
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6 min
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3 min
Laboratório: práticas com redes neurais6 min
Solução de problemas de curva de perda1 min
Métricas de desempenho3 min
Matriz de confusão5 min
1 exercice pour s'entraîner
Questionário do módulo6 min
3 heures pour terminer

Generalização e amostragem

9 vidéos (Total 64 min), 3 quiz
9 vidéos
Generalização e modelos de aprendizado de máquina6 min
Quando interromper o treinamento de um modelo?5 min
Como criar amostras repetíveis no BigQuery6 min
Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8 min
Introdução ao laboratório1 min
Explicação da solução do laboratório9 min
Introdução ao laboratório2 min
Explicação da solução do laboratório23 min
1 exercice pour s'entraîner
Questionário do módulo12 min
3 minutes pour terminer

Resumo

1 vidéo (Total 3 min)
1 vidéo
4.6
5 avisChevron Right

Principaux examens pour Launching into Machine Learning em Português Brasileiro

par GAFeb 19th 2019

O curso é bem estruturado e com uma parte histórica do estudos que fundamentaram o Aprendizado de Máquina excelente. Parabéns pela metodologia e pelo conteúdo!

par TSMar 18th 2019

Curso excelente, com uma abordagem prática que ajuda a diminuir a complexidade da teoria.

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 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

  • 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.