課程信息

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為12 小時

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

巴西葡萄牙語

字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...

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巴西葡萄牙語

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學習Course的學生是

  • Software Engineers

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 7 分鐘

Introdução

2 個視頻 (總計 7 分鐘)
2 個視頻
Introdução ao Qwiklabs5分鐘
完成時間為 3 小時

Principais componentes do TensorFlow

19 個視頻 (總計 72 分鐘), 4 個測驗
19 個視頻
O que é o TensorFlow?2分鐘
Benefícios de um gráfico direcionado5分鐘
Hierarquia da API do TensorFlow3分鐘
Avaliação preguiçosa4分鐘
Gráfico e sessão4分鐘
Como avaliar um tensor2分鐘
Como visualizar um gráfico2分鐘
Tensores6分鐘
Variáveis6分鐘
Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16
Solução do laboratório8分鐘
Introdução5分鐘
Problemas de forma3分鐘
Como resolver problemas de forma2分鐘
Problemas de tipo de dados1分鐘
Como depurar programas completos4分鐘
Introdução: como depurar programas completos15
Demonstração: como depurar programas completos3分鐘
3 個練習
O que é o TensorFlow?2分鐘
Gráfico e sessão8分鐘
Principais componentes do TensorFlow20分鐘
2
完成時間為 4 小時

Estimator API

18 個視頻 (總計 67 分鐘), 4 個測驗
18 個視頻
API Estimator3分鐘
Estimators pré-desenvolvidos5分鐘
Demonstração: modelo do preço de imóveis1分鐘
Como estabelecer pontos de verificação1分鐘
Treinamento em conjuntos de dados na memória2分鐘
Introdução ao laboratório: API Estimator39
Solução do laboratório: API Estimator10分鐘
Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8分鐘
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分鐘
Grandes jobs, treinamento distribuído6分鐘
Como monitorar com o TensorBoard3分鐘
Demonstração: IU do TensorBoard28
Como disponibilizar funções de entrada5分鐘
Recapitulação: API Estimator1分鐘
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分鐘
1 個練習
Teste – Estimator API18分鐘
3
完成時間為 2 小時

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

6 個視頻 (總計 29 分鐘), 2 個測驗
6 個視頻
Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6分鐘
Como treinar um modelo2分鐘
Como monitorar e implantar jobs de treinamento2分鐘
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分鐘
1 個練習
Teste – Cloud MLE10分鐘
完成時間為 2 分鐘

Resumo

1 個視頻 (總計 2 分鐘)
1 個視頻
Resumo2分鐘

關於 Google 云端平台

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....

關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 專項課程

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

常見問題

  • 是的,您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程,才能访问预览不包括的内容。

  • 如果您决定在班次开始日期之前注册课程,那么您将可以访问课程的所有课程视频和阅读材料。班次开始之后,您便可以提交作业。

  • 在您注册且班次开课之后,您将可以访问所有视频和其他资源,包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业,并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

  • 如果您成功完成课程,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。

  • 该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一,目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。

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