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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro'
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Об этом курсе
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Прибл. 18 часов на выполнение
Португальский (бразильский)
Субтитры: Португальский (бразильский), Английский
Преподаватели
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Программа курса: что вы изучите
7 минут на завершение
Introdução ao curso
Este curso é uma introdução ao TensorFlow 2.x, que incorpora a facilidade de uso do Keras para a criação de modelos de machine learning. Abordaremos o design e a criação de um pipeline de dados de entrada do TensorFlow 2.x, a criação de modelos de machine learning com essa ferramenta e com o Keras, a melhoria da acurácia desses modelos e a geração dos modelos para uso em escala.
7 минут на завершение
2 видео ((всего 7 мин.))
3 ч. на завершение
Introdução ao TensorFlow
Apresentaremos o novo paradigma do TensorFlow 2.x. Você aprenderá sobre a hierarquia da API TensorFlow e conhecerá os principais componentes do TensorFlow, os tensores e as variáveis com exercícios práticos.
3 ч. на завершение
5 видео ((всего 22 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов
7 ч. на завершение
Projetar e criar um pipeline de dados de entrada do TensorFlow
Mostraremos como trabalhar com conjuntos de dados e colunas de atributos. Você terá uma experiência prática com o carregamento de dados CSV, matrizes numpy com tf.data.Dataset, 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.
7 ч. на завершение
10 видео ((всего 25 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 9 тестов
4 ч. на завершение
Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e com a API Keras Sequential
Neste módulo, você aprenderá a escrever modelos do TensorFlow com a API Keras Sequential. Mas, antes disso, falaremos sobre funções de ativação, perda e otimização. Em seguida, você conhecerá a API Keras Sequential para aprender a criar modelos de aprendizado profundo com ela. Você também verá como implantar o modelo para previsão na nuvem.
4 ч. на завершение
5 видео ((всего 23 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов
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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