Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro

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

Über diesen Kurs

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.

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Kurs 3 von 5 in

Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro

Stufe „Mittel“

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Portugiesisch (Brasilien)

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

7 Minuten zum Abschließen

Introdução ao curso

7 Minuten zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 7 min)

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Introdução ao TensorFlow

3 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 22 min), 1 Lektüre, 5 Quiz

Woche

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Projetar e criar um pipeline de dados de entrada do TensorFlow

7 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 25 min), 1 Lektüre, 9 Quiz

10 Videos

Visão geral4m

Como trabalhar na memória e com arquivos3m

Como preparar os dados para o treinamento do modelo6m

Introdução ao laboratório sobre carregamento de dados CSV e numpy28

Introdução ao laboratório sobre carregamento de dados de imagem54

Introdução ao laboratório sobre colunas de atributos37

Introdução ao laboratório opcional sobre TFRecord e tf.Example1m

Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.data4m

Introdução ao laboratório sobre manipulação de dados com a API TensorFlow Dataset34

Introdução ao laboratório opcional sobre análise de atributos usando a validação de dados e os atributos do TensorFlow1m

1 Lektüre

Leituras10m

3 praktische Übungen

TESTE SIMULADO: Como preparar os dados para treinamento do modelo15m

Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.data15m

Projetar e criar um pipeline de dados de entrada15m

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

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

4 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 23 min), 1 Lektüre, 5 Quiz

Woche

Woche 5

2 Stunden zum Abschließen

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 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 29 min), 1 Lektüre, 4 Quiz

Woche

Woche 6

1 Stunde zum Abschließen

Resumo

1 Stunde zum Abschließen

1 Video (Gesamt 8 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Über den Spezialisierung 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.

Häufig gestellte Fragen

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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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