O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa no aprendizado de máquina de uma maneira um pouco diferente. Ele se concentra mais na lógica, em vez de apenas em dados. Discutimos por que esse modelo é útil quando pensamos na criação de canais de modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, falamos sobre as cinco fases da conversão de um possível caso de uso a ser realizado por aprendizado de máquina e vemos a importância de não ignorar essas fases. Finalizamos com a identificação das tendências que podem ser ampliadas pelo aprendizado de máquina e como reconhecer isso.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro'
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Португальский (бразильский)
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Программа курса: что вы изучите
1 ч. на завершение
Introdução à especialização
Apresenta a especialização e os profissionais do Google responsáveis pelo curso.
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 11 мин.))
4 видео
Programa da especialização5мин
Por que escolher o Google?1мин
Por que escolher o Google Cloud?2мин
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 130мин
2 ч. на завершение
O que significa ter uma estratégia focada em IA
Neste módulo, você saberá o que significa dizer que o Google tem uma estratégia focada em IA e como isso se traduz na prática.
2 ч. на завершение
17 видео ((всего 52 мин.))
17 видео
As duas etapas do aprendizado de máquina3мин
Uso do aprendizado de máquina nos produtos do Google5мин
Demonstração: uso do aprendizado de máquina no Google Fotos1мин
Google Tradutor e Gmail1мин
Substituição de regras heurísticas5мин
A importância dos dados3мин
Introdução ao laboratório: definição de um problema de aprendizado de máquina1мин
Informações sobre o laboratório4мин
Demonstração: uso do aprendizado de máquina em aplicativos2мин
Modelos pré-treinados3мин
O mercado de aprendizado de máquina está em evolução2мин
Uma estratégia de dados5мин
Desvios entre os dados de treinamento e os dados reais5мин
Uma estratégia de aprendizado de máquina1мин
Transforme sua empresa2мин
Introdução ao laboratório: caso de uso de aprendizado de máquina26
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 230мин
1 ч. на завершение
Como o Google trabalha com o aprendizado de máquina
Este módulo é sobre o conhecimento organizacional que o Google adquiriu ao longo dos anos.
1 ч. на завершение
6 видео ((всего 36 мин.))
6 видео
As surpresas do aprendizado de máquina4мин
O ingrediente secreto do aprendizado de máquina8мин
Processos empresariais e de aprendizado de máquina6мин
Programa de implementação do aprendizado de máquina10мин
Análise das cinco fases do aprendizado de máquina4мин
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 330мин
1 ч. на завершение
Aprendizado de máquina inclusivo
Neste módulo, discutiremos por que o aprendizado de máquina não é imparcial por padrão. Além disso, falaremos sobre o que você precisa levar em conta ao adicionar aprendizado de máquina aos seus produtos.
1 ч. на завершение
7 видео ((всего 27 мин.))
7 видео
Introdução1мин
O aprendizado de máquina e o viés humano2мин
Avaliação de métricas para inclusão3мин
Medições estatísticas e contrapartidas aceitáveis4мин
Igualdade de oportunidades6мин
Simulação de decisões3мин
Como encontrar erros no seu conjunto de dados com atributos4мин
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 430мин
5 ч. на завершение
Blocos de notas do Python na nuvem
Neste módulo, abordaremos o Cloud Datalab, que é o ambiente de desenvolvimento usado nesta especialização.
5 ч. на завершение
22 видео ((всего 81 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
22 видео
Cloud Datalab1мин
Demonstração: Cloud Datalab1мин
Processo de desenvolvimento2мин
Demonstração da transferência de hospedagem do Cloud Datalab3мин
Utilização de serviços gerenciados2мин
Cálculo e armazenamento4мин
Introdução ao Qwiklabs3мин
Informações sobre o laboratório11мин
Cloud shell2мин
Terceira geração da nuvem: serviços totalmente gerenciados1мин
Terceira geração da nuvem: análise de dados sem servidor2мин
Terceira geração da nuvem: BigQuery e Cloud Datalab52
Introdução ao laboratório: análise de dados usando o Datalab e o BigQuery1мин
Informações sobre o laboratório: como analisar dados usando o Datalab e o BigQuery11мин
Regras não são aprendizado de máquina2мин
Funcionamento da API Vision3мин
API Video Intelligence3мин
API Cloud Speech3мин
API Translation e API Natural Language4мин
Introdução ao laboratório: APIs de aprendizado de máquina pré-treinadas49
Explicação do laboratório9мин
1 материал для самостоятельного изучения
Introdução ao laboratório "Como alugar uma VM"10мин
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 530мин
4 минуты на завершение
Resumo
4 минуты на завершение
1 видео ((всего 4 мин.))
1 видео
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EM PORTUGUÊS BRASILEIRO
от партнера VS15 июля 2019 г.
Curso muito bom, deu um uma base teórica e conceitual muito boa, com exemplos práticos que funcionaram perfeitamente! Sensacional, recomendo até para quem já está na área.
от партнера IJ26 июля 2019 г.
Excelente curso. Dá uma visão geral do que é um projeto de ML e não apenas geração do algoritmo. Finalmente um curso que fala sobre o "depois" e se ter o código pthon.
от партнера RR13 окт. 2019 г.
Ótima introdução à ML, pois desmistifica paradigmas, apresenta conceitos básicos e encerra com um Hands on nas API's de ML do Google.
от партнера HC22 дек. 2018 г.
Ótimo curso, porém achei que é muito voltado a enaltecer os produtos da Google, tirando isso possui informações muito valiosas.
Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro: общие сведения
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.
Часто задаваемые вопросы
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