课程信息

可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为11 小时
巴西葡萄牙语
字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 俄语(Russian), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 7 分钟

Introdução

完成时间为 7 分钟
2 个视频 (总计 7 分钟)
2 个视频
Introdução ao Qwiklabs5分钟
完成时间为 4 小时

Principais componentes do TensorFlow

完成时间为 4 小时
19 个视频 (总计 72 分钟)
19 个视频
O que é o TensorFlow?2分钟
Benefícios de um gráfico direcionado5分钟
Hierarquia da API do TensorFlow3分钟
Avaliação preguiçosa4分钟
Gráfico e sessão4分钟
Como avaliar um tensor2分钟
Como visualizar um gráfico2分钟
Tensores6分钟
Variáveis6分钟
Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16
Solução do laboratório8分钟
Introdução5分钟
Problemas de forma3分钟
Como resolver problemas de forma2分钟
Problemas de tipo de dados1分钟
Como depurar programas completos4分钟
Introdução: como depurar programas completos15
Demonstração: como depurar programas completos3分钟
3 个练习
O que é o TensorFlow?30分钟
Gráfico e sessão30分钟
Principais componentes do TensorFlow30分钟
2

2

完成时间为 5 小时

Estimator API

完成时间为 5 小时
18 个视频 (总计 67 分钟)
18 个视频
API Estimator3分钟
Estimators pré-desenvolvidos5分钟
Demonstração: modelo do preço de imóveis1分钟
Como estabelecer pontos de verificação1分钟
Treinamento em conjuntos de dados na memória2分钟
Introdução ao laboratório: API Estimator39
Solução do laboratório: API Estimator10分钟
Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8分钟
Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes35
Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes5分钟
Grandes jobs, treinamento distribuído6分钟
Como monitorar com o TensorBoard3分钟
Demonstração: IU do TensorBoard28
Como disponibilizar funções de entrada5分钟
Recapitulação: API Estimator1分钟
Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator51
Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator7分钟
1 个练习
Teste – Estimator API30分钟
3

3

完成时间为 2 小时

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 29 分钟)
6 个视频
Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6分钟
Como treinar um modelo2分钟
Como monitorar e implantar jobs de treinamento2分钟
Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine50
Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine16分钟
1 个练习
Teste – Cloud MLE30分钟
完成时间为 2 分钟

Resumo

完成时间为 2 分钟
1 个视频 (总计 2 分钟)
1 个视频
Resumo2分钟

关于 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 专项课程

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

常见问题

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