About this Course
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Approx. 15 hours to complete

Suggested: 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas/semana...
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Portuguese (Brazilian)

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
Hours to complete
7 minutes to complete

Introdução

A ferramenta que utilizaremos para criar programas de aprendizado de máquina é o TensorFlow, que será apresentado neste curso. No primeiro curso, você aprendeu a formular problemas corporativos como problemas de aprendizado de máquina. No segundo, viu como a máquina funciona na prática e como criar conjuntos de dados que podem ser usados no aprendizado de máquina. Agora que seus dados estão prontos, você pode começar a criar programas de aprendizado de máquina....
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2 videos (Total 7 min)
Video2 videos
Introdução ao Qwiklabs5m
Hours to complete
3 hours to complete

Principais componentes do TensorFlow

Apresentaremos os principais componentes do TensorFlow. Além disso, você aprenderá na prática a criar programas de aprendizado de máquina. Você poderá fazer a comparação e a gravação de avaliações preguiçosas (lazy evaluation) e programas imperativos, trabalhar com gráficos, sessões e variáveis e, por fim, depurar programas do TensorFlow....
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19 videos (Total 72 min), 4 quizzes
Video19 videos
O que é o TensorFlow?2m
Benefícios de um gráfico direcionado5m
Hierarquia da API do TensorFlow3m
Avaliação preguiçosa4m
Gráfico e sessão4m
Como avaliar um tensor2m
Como visualizar um gráfico2m
Tensores6m
Variáveis6m
Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16s
Solução do laboratório8m
Introdução5m
Problemas de forma3m
Como resolver problemas de forma2m
Problemas de tipo de dados1m
Como depurar programas completos4m
Introdução: como depurar programas completos15s
Demonstração: como depurar programas completos3m
Quiz3 practice exercises
O que é o TensorFlow?2m
Gráfico e sessão8m
Principais componentes do TensorFlow20m
Week
2
Hours to complete
4 hours to complete

Estimator API

Neste módulo, falaremos sobre a Estimator API....
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18 videos (Total 67 min), 4 quizzes
Video18 videos
API Estimator3m
Estimators pré-desenvolvidos5m
Demonstração: modelo do preço de imóveis1m
Como estabelecer pontos de verificação1m
Treinamento em conjuntos de dados na memória2m
Introdução ao laboratório: API Estimator39s
Solução do laboratório: API Estimator10m
Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8m
Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes35s
Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes5m
Grandes jobs, treinamento distribuído6m
Como monitorar com o TensorBoard3m
Demonstração: IU do TensorBoard28s
Como disponibilizar funções de entrada5m
Recapitulação: API Estimator1m
Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator51s
Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator7m
Quiz1 practice exercise
Teste – Estimator API18m
Week
3
Hours to complete
2 hours to complete

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

Agora, vamos aprender a treinar seu modelo do TensorFlow na infraestrutura gerenciada do GCP para treinamento e implantação de modelo de aprendizado de máquina....
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6 videos (Total 29 min), 2 quizzes
Video6 videos
Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6m
Como treinar um modelo2m
Como monitorar e implantar jobs de treinamento2m
Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine50s
Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine16m
Quiz1 practice exercise
Teste – Cloud MLE10m
Hours to complete
2 minutes to complete

Resumo

Veja o resumo dos tópicos do TensorFlow abordados até agora no curso. Relembraremos o que foi discutido sobre o código do TensorFlow e a Estimator API, além do escalonamento dos seus modelos com o Cloud Machine Learning Engine....
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1 video (Total 2 min)
Video1 video

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 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. >>> Ao se inscrever nesta especialização você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Frequently Asked Questions

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

More questions? Visit the Learner Help Center.