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

Começando pela história do machine learning, vamos discutir por que as redes neurais hoje funcionam com vários problemas de ciência de dados. Depois vamos definir um problema de aprendizado supervisionado e descobrir uma boa solução usando o gradiente descendente. Isso envolve criar conjuntos de dados que permitem generalização. Vamos falar sobre os métodos que devemos usar para fazer isso de modo repetível e que viabilize a experimentação.
Objetivos do curso:
 Identificar por que o aprendizado profundo é comum atualmente
 Otimizar e avaliar os modelos usando funções de perda e métricas de desempenho
 Mitigar problemas comuns que surgem no machine learning
 Criar conjuntos de dados de treinamento, avaliação e teste repetíveis e escalonáveis

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Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro

Stufe „Mittel“

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Portugiesisch (Brasilien)

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

8 Minuten zum Abschließen

Introdução ao curso

8 Minuten zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 8 min)

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Melhoria da qualidade de dados e análise exploratória de dados

4 Stunden zum Abschließen

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

Woche

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

ML na prática

8 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 63 min), 1 Lektüre, 11 Quiz

13 Videos

Introdução1m

Aprendizado supervisionado5m

Regressão e classificação11m

Breve história do ML: regressão linear7m

Breve história do ML: perceptron5m

Breve história do ML: redes neurais7m

Introdução ao laboratório: introdução à regressão linear26

Introdução ao laboratório: introdução à regressão logística21

Breve história do ML: árvores de decisão5m

Breve história do ML: florestas aleatórias4m

Introdução ao laboratório: árvores de decisão e florestas aleatórias em Python30

Breve história do ML: métodos de kernel4m

Breve história do ML: redes neurais modernas8m

1 Lektüre

Recursos10m

8 praktische Übungen

Aprendizado supervisionado30m

Regressão e classificação30m

Regressão linear30m

Perceptron30m

Redes neurais30m

Árvores de decisão30m

Métodos de kernel30m

História do ML: redes neurais modernas30m

Woche

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Otimização

3 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 61 min), 1 Lektüre, 4 Quiz

13 Videos

Introduction42

Definição dos modelos de ML4m

Introdução ao conjunto de dados de natalidade6m

Introdução às funções de perda6m

Gradiente descendente5m

Solução de problemas de curvas de perda2m

Dificuldades dos modelos de ML6m

Laboratório de aula: introdução ao TensorFlow Playground6m

Laboratório de aula: TensorFlow Playground — avançado3m

Laboratório de aula: prática com redes neurais6m

Solução de problemas de curva de perda2m

Métricas de desempenho3m

Matriz de confusão5m

1 Lektüre

Recursos10m

4 praktische Übungen

Teste da lição30m

Teste do módulo30m

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7 Bewertungen

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64,51 %
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25,80 %
3 stars
9,67 %

Top-Bewertungen von LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING EM PORTUGUÊS BRASILEIRO

von TS17. März 2019

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

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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

Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
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.
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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.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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