Об этом курсе

Недавно просмотрено: 3,597

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 6 часа на выполнение

Испанский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 6 часа на выполнение

Испанский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

от партнера

Логотип Google Cloud

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 минуты на завершение

Introducción

4 минуты на завершение
1 видео ((всего 4 мин.))
1 видео
1 ч. на завершение

AA en la práctica

1 ч. на завершение
10 видео ((всего 62 мин.))
10 видео
Aprendizaje supervisado5мин
Regresión y clasificación11мин
Breve reseña del AA: Regresión lineal7мин
Breve reseña del AA: Perceptrón5мин
Breve reseña del AA: Redes neuronales7мин
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5мин
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4мин
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4мин
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8мин
1 практического упражнения
Cuestionario del módulo6мин
1 ч. на завершение

Optimización

1 ч. на завершение
13 видео ((всего 61 мин.))
13 видео
Definición de modelos de AA4мин
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6мин
Introducción a las funciones de pérdida6мин
Descenso de gradientes5мин
Solución de problemas de una curva de pérdidas2мин
Problemas con el modelo de AA6мин
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6мин
Lab: TensorFlow Playground avanzado3мин
Lab: Práctica con redes neuronales6мин
Solución de problemas en la curva de pérdidas1мин
Métricas de rendimiento3мин
Matriz de confusión5мин
1 практического упражнения
Module Quiz6мин
3 ч. на завершение

Generalización y muestreo

3 ч. на завершение
9 видео ((всего 64 мин.))
9 видео
Generalización y modelos de AA6мин
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5мин
Cree muestras repetibles en BigQuery6мин
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8мин
Introducción al lab1мин
Explicación de la solución del lab9мин
Introducción al lab2мин
Explicación de la solución del lab23мин
1 практического упражнения
Cuestionario del módulo12мин
3 минуты на завершение

Resumen

3 минуты на завершение
1 видео ((всего 3 мин.))
1 видео

Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español: общие сведения

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Часто задаваемые вопросы

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.