Об этом курсе

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. 14 часов на выполнение
Португальский (бразильский)
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. 14 часов на выполнение
Португальский (бразильский)

от партнера

Placeholder

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

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

1 ч. на завершение
2 видео ((всего 5 мин.))
2 видео
Considerações sobre machine learning2мин
1 практическое упражнение
Pré-teste do curso de machine learning30мин
3 ч. на завершение

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

3 ч. на завершение
21 видео ((всего 109 мин.))
21 видео
Tipos de ML3мин
O canal de ML2мин
Variantes do modelo de ML7мин
Como classificar um problema de ML2мин
Como usar machine learning (ML)8мин
Otimização9мин
Um playground de rede neural18мин
Como combinar atributos3мин
Engenharia de atributos3мин
Modelos de imagem5мин
ML eficaz2мин
Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5мин
Métricas de erro3мин
Precisão2мин
Precisão e recall5мин
Como criar conjuntos de dados de machine learning3мин
Como dividir conjuntos de dados6мин
Python Notebooks1мин
Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3мин
Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2мин
1 практическое упражнение
Teste do módulo 130мин
6 ч. на завершение

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

6 ч. на завершение
15 видео ((всего 65 мин.))
15 видео
O que é o TensorFlow?5мин
Principais características do TensorFlow5мин
Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7
Revisão do laboratório TensorFlow10мин
API Estimator8мин
Machine learning com o tf.estimator15
Revisão do laboratório Estimator7мин
Como criar ML eficaz6мин
Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38
Revisão do laboratório Refatoração4мин
Treine e avalie4мин
Monitoramento1мин
Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2мин
Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7мин
1 практическое упражнение
Teste do módulo 230мин
2 ч. на завершение

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

2 ч. на завершение
7 видео ((всего 28 мин.))
7 видео
Por que usar o Cloud ML Engine?6мин
Fluxo de trabalho de desenvolvimento1мин
Como empacotar o treinador3мин
TensorFlow Serving3мин
Laboratório: Como escalonar ML39
Revisão do laboratório: Como escalonar ML10мин
1 практическое упражнение
Teste do módulo 330мин
3 ч. на завершение

Módulo 4: Engenharia de atributos

3 ч. на завершение
16 видео ((всего 92 мин.))
16 видео
Atributos bons7мин
Causalidade8мин
Numérico5мин
Exemplos suficientes7мин
Dados brutos para os atributos1мин
Atributos categóricos8мин
Cruzamento de atributos3мин
Como criar intervalos3мин
Amplitude e profundidade5мин
Onde aplicar a engenharia de atributos3мин
Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3мин
Revisão do laboratório Engenharia de atributos10мин
Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15мин
Níveis de abstração de ML4мин
Resumo1мин
1 практическое упражнение
Teste do módulo 430мин

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.