Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 专项课程
Descubra el AA con Google Cloud. Experimentación en el mundo real con AA de extremo a extremo.
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Esta especialización incorpora labs prácticos mediante nuestra plataforma Qwiklabs.
Los componentes prácticos le permitirán aplicar las habilidades que adquiera en las clases en video. Los proyectos incorporarán temas como los productos de Google Cloud Platform que se usan y configuran en Qwiklabs. Además, adquirirá experiencia práctica con los conceptos que se explican en todos los módulos.
需要一些相关领域经验。需要一些相关经验。
需要一些相关领域经验。需要一些相关经验。
此专项课程包含 5 门课程
How Google does Machine Learning en Español
¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? En Google, tenemos una perspectiva ligeramente distinta sobre el aprendizaje automático: no se trata solo de los datos, sino también de la lógica. Hablamos de por qué un marco de este tipo es útil cuando pensamos en la creación de una canalización de modelos de aprendizaje automático. Luego, analizamos cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático y por qué es importante no saltarse fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que puede amplificar el aprendizaje automático y cómo reconocerlos.
Launching into Machine Learning en Español
Comenzaremos con la historia del aprendizaje automático y discutiremos por qué las redes neuronales actualmente dan tan buenos resultados para una gran variedad de problemas de la ciencia de datos. Luego, veremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución mediante el descenso de gradientes. Para esto, será necesario crear conjuntos de datos que permitan la generalización. Hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una forma repetible que respalde la experimentación.
Intro to TensorFlow en Español
Este curso se enfoca en aprovechar la flexibilidad y facilidad de uso de TensorFlow 2.x y Keras para compilar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Aprenderá sobre la jerarquía de la API de TensorFlow 2.x y conocerá los componentes principales de TensorFlow mediante ejercicios prácticos. Le mostraremos cómo trabajar con conjuntos de datos y columnas de atributos. Aprenderá a diseñar y compilar una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x. Adquirirá experiencia práctica en la carga de arreglos de NumPy, imágenes y datos de texto con tf.data.Dataset, así como de datos de CSV con Pandas. También adquirirá experiencia práctica en la creación de columnas de atributos numéricas, categóricas, agrupadas en depósitos y con hash.
Feature Engineering en Español
¿Desea saber cómo mejorar la precisión de sus modelos de aprendizaje automático? ¿Cuál es la forma de saber qué columnas de datos se prestan para las funciones más útiles? Bienvenido a Feature Engineering en Google Cloud Platform, el curso en el que hablaremos de cómo reconocer buenas funciones, y cómo puede preprocesarlas y transformarlas para usarlas de forma óptima en sus modelos de aprendizaje automático.
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Google 云端平台
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