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TensorFlow on Google Cloud - Português Brasileiro

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Об этом курсе

Este curso aborda o design e a criação de um pipeline de dados de entrada com o TensorFlow 2.x, além de vários aspectos relacionados aos modelos de ML, por exemplo: como desenvolver esses modelos com o TensorFlow 2.x e o Keras, como melhorar a precisão deles; como criá-los para uso em escala e como desenvolver modelos de ML especializados.

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Чему вы научитесь

Criar modelos de machine learning no TensorFlow e no Keras, além de conhecer os principais elementos dessas bibliotecas
Usar a biblioteca tf.data para manipular dados e conjuntos de dados grandes
Usar as APIs Sequential e Functional para criar modelos simples e avançados
Treinar, implantar e iniciar a produção de modelos de ML em escala usando a Vertex AI

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Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

1 минута на завершение

Introdução ao curso

1 минута на завершение

1 видео ((всего 1 мин.))

Неделя

Неделя 2

1 ч. на завершение

Introdução ao ecossistema do TensorFlow

1 ч. на завершение

4 видео ((всего 19 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест

4 видео

Introdução ao ecossistema do TensorFlow16

Introdução ao TensorFlow5мин

Hierarquia da API TensorFlow4мин

Componentes do TensorFlow: tensores e variáveis8мин

1 материал для самостоятельного изучения

Recursos: introdução ao ecossistema do TensorFlow10мин

1 практическое упражнение

Teste: introdução ao ecossistema do TensorFlow12мин

Неделя

Неделя 3

3 ч. на завершение

Design e criação de pipeline de dados de entrada

Os dados são um componente crucial de um modelo de machine learning. Coletar os certos não é suficiente. Você também precisa verificar se os processos certos estão em andamento para limpar, analisar e transformar os dados de acordo com a necessidade, e para que o modelo possa extrair a maior quantidade de indicadores possível. Neste módulo, falamos sobre como treinar em grandes conjuntos de dados com a tf.data, trabalhar com os arquivos na memória e preparar os dados para treinamento. Falamos também sobre embeddings e finalizamos com uma visão geral do dimensionamento de dados com as camadas de pré-processamento da tf.keras.

3 ч. на завершение

9 видео ((всего 36 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов

9 видео

Introdução22

Um resumo de ML2мин

Como treinar em grandes conjuntos de dados com a API tf.data3мин

Como trabalhar na memória e com arquivos3мин

Como preparar os dados para o treinamento de modelo6мин

Embeddings8мин

Introdução ao laboratório: API Dataset do TensorFlow27

Como dimensionar o processamento de dados com a tf.data e as camadas de pré-processamento do Keras10мин

Introdução ao laboratório: como classificar os dados estruturados usando as camadas de pré-processamento do Keras31

1 материал для самостоятельного изучения

Recursos: design e criação de um pipeline de dados de entrada do TensorFlow10мин

1 практическое упражнение

Teste: design e criação de pipeline de dados de entrada16мин

Неделя

Неделя 4

6 ч. на завершение

Como criar redes neurais com o TensorFlow e a API Keras

Neste módulo, vamos falar sobre as funções de ativação e como elas são necessárias para que as redes neurais profundas capturem a não linearidade dos dados. Em seguida apresentamos uma visão geral das redes neurais profundas usando as APIs Keras Sequential e Functional. Também descrevemos a criação de subclasses de modelos, que oferece maior flexibilidade na hora de construir um deles. O módulo termina com uma aula sobre regularização.

6 ч. на завершение

11 видео ((всего 45 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов

11 видео

Introdução30

Funções de ativação8мин

Como treinar as redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Sequential7мин

Como exibir modelos na nuvem3мин

Introdução ao laboratório: conheça a API Keras Sequential na Vertex AI Platform33

Como treinar as redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Functional9мин

Introdução ao laboratório: como criar uma DNN usando a API Keras Functional na Vertex AI Platform29

Criação de subclasses de modelo3мин

(Opcional) Introdução ao laboratório: como criar camadas e modelos novos com subclassificação39

Noções básicas sobre a regularização4мин

Como podemos medir a complexidade do modelo: regularização L1 x L25мин

1 материал для самостоятельного изучения

Recursos: como criar redes neurais no TensorFlow com a API Keras10мин

1 практическое упражнение

Teste: como criar redes neurais no TensorFlow com a API Keras18мин

Часто задаваемые вопросы

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
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Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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