This course is part of the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro Specialization

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Google Cloud Training

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro SpecializationGoogle Cloud

About this Course

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.
Apresentaremos as APIs Keras Sequential e Keras Functional para mostrar como criar modelos de aprendizado profundo.  Abordaremos as funções de ativação, perda e otimização.  Nos laboratórios práticos dos notebooks do Jupyter, você poderá criar modelos de machine learning de regressão linear básica e de regressão logística básica e avançada.  Você aprenderá a treinar, implantar e produzir modelos de machine learning em escala com o AI Platform do Cloud.

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Course 3 of 5 in the

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro Specialization

Intermediate Level

Approx. 18 hours to complete

Portuguese (Brazilian)

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Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

7 minutes to complete

Introdução ao curso

7 minutes to complete

2 videos (Total 7 min)

Week2

Week 2

3 hours to complete

Introdução ao TensorFlow

3 hours to complete

5 videos (Total 22 min), 1 reading, 5 quizzes

Week3

Week 3

7 hours to complete

Projetar e criar um pipeline de dados de entrada do TensorFlow

7 hours to complete

10 videos (Total 25 min), 1 reading, 9 quizzes

10 videos

Visão geral4mComo trabalhar na memória e com arquivos3mComo preparar os dados para o treinamento do modelo6mIntrodução ao laboratório sobre carregamento de dados CSV e numpy28sIntrodução ao laboratório sobre carregamento de dados de imagem54sIntrodução ao laboratório sobre colunas de atributos37sIntrodução ao laboratório opcional sobre TFRecord e tf.Example1mTreinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.data4mIntrodução ao laboratório sobre manipulação de dados com a API TensorFlow Dataset34sIntrodução ao laboratório opcional sobre análise de atributos usando a validação de dados e os atributos do TensorFlow1m

1 reading

Leituras10m

3 practice exercises

TESTE SIMULADO: Como preparar os dados para treinamento do modelo15mTreinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.data15mProjetar e criar um pipeline de dados de entrada15m

Week4

Week 4

4 hours to complete

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

4 hours to complete

5 videos (Total 23 min), 1 reading, 5 quizzes

Week5

Week 5

2 hours to complete

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

A API de modelo Sequential é ideal para o desenvolvimento de modelos de machine learning na maioria dos casos, mas também tem limitações. Por exemplo, ela não é simples de definir modelos com várias fontes de entrada, produzir muitos destinos de saída ou modelos que reutilizam camadas. A API Keras Functional é uma forma de criar modelos mais flexíveis do que a API tf.keras.Sequential e é capaz de processar modelos com topologia não linear, com camadas compartilhadas e com várias entradas ou saídas. Além disso, ela oferece uma maneira mais flexível de definir os modelos. Especificamente, ela permite a definição de vários modelos de entrada e saída e que compartilham camadas. Mais do que isso, com ela é possível definir grafos de rede acíclicos ad hoc. Geralmente, a ideia principal é que um modelo de aprendizado profundo seja um grafo acíclico direcionado (DAG) de camadas. Portanto, a API Functional é uma forma de criar grafos de camadas. Também mostraremos como a regularização pode ajudar no desempenho do modelo.

2 hours to complete

6 videos (Total 29 min), 1 reading, 4 quizzes

Week6

Week 6

1 hour to complete

Resumo

1 hour to complete

1 video (Total 8 min), 1 reading, 1 quiz

About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro Specialization

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.

Frequently Asked Questions

Can I preview a course before enrolling?
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
When will I have access to the lectures and assignments?
If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.
What will I get when I enroll?
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
When will I receive my Course Certificate?
If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Why can’t I audit this course?
This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.
What is the refund policy?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
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.

More questions? Visit the Learner Help Center.

Intro to TensorFlow em Português Brasileiro

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