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Intermediate Level

Approx. 12 hours to complete

Suggested: 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas/semana...

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Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Japanese...
Learners taking this Course are
  • Software Engineers

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    Syllabus - What you will learn from this course

    Week
    1
    7 minutes to complete

    Introdução

    2 videos (Total 7 min)
    2 videos
    Introdução ao Qwiklabs5m
    3 hours to complete

    Principais componentes do TensorFlow

    19 videos (Total 72 min), 4 quizzes
    19 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
    3 practice exercises
    O que é o TensorFlow?2m
    Gráfico e sessão8m
    Principais componentes do TensorFlow20m
    Week
    2
    4 hours to complete

    Estimator API

    18 videos (Total 67 min), 4 quizzes
    18 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
    1 practice exercise
    Teste – Estimator API18m
    Week
    3
    2 hours to complete

    Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

    6 videos (Total 29 min), 2 quizzes
    6 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
    1 practice exercise
    Teste – Cloud MLE10m
    2 minutes to complete

    Resumo

    1 video (Total 2 min)
    1 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.