Über diesen Kurs

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Portugiesisch (Brasilien)
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Portugiesisch (Brasilien)

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Google Cloud

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

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

1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 5 min)
2 Videos
Considerações sobre machine learning2m
1 praktische Übung
Pré-teste do curso de machine learning30m
3 Stunden zum Abschließen

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

3 Stunden zum Abschließen
21 Videos (Gesamt 109 min)
21 Videos
Tipos de ML3m
O canal de ML2m
Variantes do modelo de ML7m
Como classificar um problema de ML2m
Como usar machine learning (ML)8m
Otimização9m
Um playground de rede neural18m
Como combinar atributos3m
Engenharia de atributos3m
Modelos de imagem5m
ML eficaz2m
Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5m
Métricas de erro3m
Precisão2m
Precisão e recall5m
Como criar conjuntos de dados de machine learning3m
Como dividir conjuntos de dados6m
Python Notebooks1m
Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3m
Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2m
1 praktische Übung
Teste do módulo 130m
6 Stunden zum Abschließen

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

6 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 65 min)
15 Videos
O que é o TensorFlow?5m
Principais características do TensorFlow5m
Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7
Revisão do laboratório TensorFlow10m
API Estimator8m
Machine learning com o tf.estimator15
Revisão do laboratório Estimator7m
Como criar ML eficaz6m
Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38
Revisão do laboratório Refatoração4m
Treine e avalie4m
Monitoramento1m
Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2m
Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7m
1 praktische Übung
Teste do módulo 230m
2 Stunden zum Abschließen

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

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 28 min)
7 Videos
Por que usar o Cloud ML Engine?6m
Fluxo de trabalho de desenvolvimento1m
Como empacotar o treinador3m
TensorFlow Serving3m
Laboratório: Como escalonar ML39
Revisão do laboratório: Como escalonar ML10m
1 praktische Übung
Teste do módulo 330m
3 Stunden zum Abschließen

Módulo 4: Engenharia de atributos

3 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 92 min)
16 Videos
Atributos bons7m
Causalidade8m
Numérico5m
Exemplos suficientes7m
Dados brutos para os atributos1m
Atributos categóricos8m
Cruzamento de atributos3m
Como criar intervalos3m
Amplitude e profundidade5m
Onde aplicar a engenharia de atributos3m
Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3m
Revisão do laboratório Engenharia de atributos10m
Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15m
Níveis de abstração de ML4m
Resumo1m
1 praktische Übung
Teste do módulo 430m

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..