À propos de ce cours

Certificat partageable
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100 % en ligne
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 14 heures pour terminer
Portugais (brésilien)
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Google Cloud

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

1 heure pour terminer

Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"

1 heure pour terminer
2 vidéos (Total 5 min)
2 vidéos
Considerações sobre machine learning2 min
1 exercice pour s'entraîner
Pré-teste do curso de machine learning30 min
3 heures pour terminer

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

3 heures pour terminer
21 vidéos (Total 109 min)
21 vidéos
Tipos de ML3 min
O canal de ML2 min
Variantes do modelo de ML7 min
Como classificar um problema de ML2 min
Como usar machine learning (ML)8 min
Otimização9 min
Um playground de rede neural18 min
Como combinar atributos3 min
Engenharia de atributos3 min
Modelos de imagem5 min
ML eficaz2 min
Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5 min
Métricas de erro3 min
Precisão2 min
Precisão e recall5 min
Como criar conjuntos de dados de machine learning3 min
Como dividir conjuntos de dados6 min
Python Notebooks1 min
Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3 min
Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2 min
1 exercice pour s'entraîner
Teste do módulo 130 min
6 heures pour terminer

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

6 heures pour terminer
15 vidéos (Total 65 min)
15 vidéos
O que é o TensorFlow?5 min
Principais características do TensorFlow5 min
Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7s
Revisão do laboratório TensorFlow10 min
API Estimator8 min
Machine learning com o tf.estimator15s
Revisão do laboratório Estimator7 min
Como criar ML eficaz6 min
Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38s
Revisão do laboratório Refatoração4 min
Treine e avalie4 min
Monitoramento1 min
Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2 min
Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7 min
1 exercice pour s'entraîner
Teste do módulo 230 min
2 heures pour terminer

Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 28 min)
7 vidéos
Por que usar o Cloud ML Engine?6 min
Fluxo de trabalho de desenvolvimento1 min
Como empacotar o treinador3 min
TensorFlow Serving3 min
Laboratório: Como escalonar ML39s
Revisão do laboratório: Como escalonar ML10 min
1 exercice pour s'entraîner
Teste do módulo 330 min
3 heures pour terminer

Módulo 4: Engenharia de atributos

3 heures pour terminer
16 vidéos (Total 92 min)
16 vidéos
Atributos bons7 min
Causalidade8 min
Numérico5 min
Exemplos suficientes7 min
Dados brutos para os atributos1 min
Atributos categóricos8 min
Cruzamento de atributos3 min
Como criar intervalos3 min
Amplitude e profundidade5 min
Onde aplicar a engenharia de atributos3 min
Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3 min
Revisão do laboratório Engenharia de atributos10 min
Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15 min
Níveis de abstração de ML4 min
Resumo1 min
1 exercice pour s'entraîner
Teste do módulo 430 min

Foire Aux Questions

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