Über diesen Kurs

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Flexible Fristen

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Stufe „Mittel“

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas/semana...

Portugiesisch (Brasilien)

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Software Engineers

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    Ca. 12 Stunden zum Abschließen

    Empfohlen: 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas/semana...

    Portugiesisch (Brasilien)

    Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...

    Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

    Woche
    1
    7 Minuten zum Abschließen

    Introdução

    2 Videos (Gesamt 7 min)
    2 Videos
    Introdução ao Qwiklabs5m
    3 Stunden zum Abschließen

    Principais componentes do TensorFlow

    19 Videos (Gesamt 72 min), 4 Quiz
    19 Videos
    O que é o TensorFlow?2m
    Benefícios de um gráfico direcionado5m
    Hierarquia da API do TensorFlow3m
    Avaliação preguiçosa4m
    Gráfico e sessão4m
    Como avaliar um tensor2m
    Como visualizar um gráfico2m
    Tensores6m
    Variáveis6m
    Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16
    Solução do laboratório8m
    Introdução5m
    Problemas de forma3m
    Como resolver problemas de forma2m
    Problemas de tipo de dados1m
    Como depurar programas completos4m
    Introdução: como depurar programas completos15
    Demonstração: como depurar programas completos3m
    3 praktische Übungen
    O que é o TensorFlow?2m
    Gráfico e sessão8m
    Principais componentes do TensorFlow20m
    Woche
    2
    4 Stunden zum Abschließen

    Estimator API

    18 Videos (Gesamt 67 min), 4 Quiz
    18 Videos
    API Estimator3m
    Estimators pré-desenvolvidos5m
    Demonstração: modelo do preço de imóveis1m
    Como estabelecer pontos de verificação1m
    Treinamento em conjuntos de dados na memória2m
    Introdução ao laboratório: API Estimator39
    Solução do laboratório: API Estimator10m
    Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8m
    Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes35
    Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes5m
    Grandes jobs, treinamento distribuído6m
    Como monitorar com o TensorBoard3m
    Demonstração: IU do TensorBoard28
    Como disponibilizar funções de entrada5m
    Recapitulação: API Estimator1m
    Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator51
    Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator7m
    1 praktische Übung
    Teste – Estimator API18m
    Woche
    3
    2 Stunden zum Abschließen

    Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

    6 Videos (Gesamt 29 min), 2 Quiz
    6 Videos
    Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6m
    Como treinar um modelo2m
    Como monitorar e implantar jobs de treinamento2m
    Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine50
    Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine16m
    1 praktische Übung
    Teste – Cloud MLE10m
    2 Minuten zum Abschließen

    Resumo

    1 Video (Gesamt 2 min)
    1 Video

    Über 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....

    Über den Spezialisierung 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

    Häufig gestellte Fragen

    • Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.

    • Wenn Sie sich vor dem Startdatum der ersten Kurseinheit anmelden, haben Sie Zugriff auf alle Vortragsvideos und Texte für den Kurs. Sobald die erste Kurseinheit beginnt, können Sie Aufgaben einreichen.

    • Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.

    • Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

    • Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.

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