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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9 小时

西班牙语(Spanish)

字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 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

Introducción

完成时间为 7 分钟
2 个视频 (总计 7 分钟)
2 个视频
Introducción a Qwiklabs5分钟
完成时间为 3 小时

Aspectos básicos de TensorFlow

完成时间为 3 小时
19 个视频 (总计 72 分钟)
19 个视频
¿Qué es TensorFlow?2分钟
Beneficios de un grafo dirigido5分钟
Jerarquía de la API de TensorFlow3分钟
Evaluación perezosa4分钟
Gráficos y sesiones4分钟
Cómo evaluar un tensor2分钟
Cómo visualizar un grafo2分钟
Tensores6分钟
Variables6分钟
Introducción al lab Escritura de programas de TensorFlow de nivel bajo16
Solución del lab8分钟
Introducción5分钟
Problemas de forma3分钟
Cómo corregir problemas de forma2分钟
Problemas de tipos de datos1分钟
Depuración de programas completos4分钟
Introducción a la depuración de programas completos15
Demostración: Depuración de programas completos3分钟
3 个练习
¿Qué es TensorFlow?2分钟
Gráfico y sesión8分钟
Aspectos básicos de TensorFlow20分钟
2

2

完成时间为 4 小时

API de Estimator

完成时间为 4 小时
18 个视频 (总计 67 分钟)
18 个视频
API de Estimator3分钟
Estimadores prediseñados5分钟
Demostración: Modelo de predicción de precios de viviendas1分钟
Controles1分钟
Entrenamiento de conjuntos de datos en la memoria2分钟
Introducción al lab API de Estimator39
Solución del lab API de Estimator10分钟
Entrenamiento de conjuntos de datos grandes con la API de Dataset8分钟
Introducción al lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes35
Solución del lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes5分钟
Trabajos grandes y entrenamiento distribuido6分钟
Supervisión con TensorBoard3分钟
Demostración de la IU de TensorBoard28
Función de entradas de entregas5分钟
Resumen: API de Estimator1分钟
Introducción al lab Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator51
Solución del lab: Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator7分钟
1 个练习
Estimator API18分钟
3

3

完成时间为 2 小时

Escalamiento de modelos de TensorFlow con CMLE

完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 29 分钟)
6 个视频
¿Por qué usar Cloud Machine Learning Engine?6分钟
Entrenamiento de un modelo2分钟
Implementación y supervisión de trabajos de entrenamiento2分钟
Introducción al lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine50
Solución del lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine16分钟
1 个练习
Cuestionario: Cloud MLE10分钟
完成时间为 2 分钟

Resumen

完成时间为 2 分钟
1 个视频 (总计 2 分钟)
1 个视频
Resumen2分钟

关于 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 专项课程

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

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