Apresentaremos o TensorFlow de baixo nível e trabalharemos com os conceitos e APIs necessários para gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos. Levando em consideração os modelos do TensorFlow, explicaremos como fazer o escalonamento horizontal do treinamento desse modelo e oferecer previsões de alto desempenho com o Cloud Machine Learning Engine. Objetivos do curso: Criar modelos de aprendizado de máquina no TensorFlow Usar as bibliotecas do TensorFlow para solucionar problemas numéricos Resolver problemas e lidar com dificuldades comuns do código do TensorFlow Usar o tf_estimator para criar, treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina Treinar, implantar e produzir modelos de aprendizado de máquina em escala com o Cloud ML Engine
本課程是 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 專項課程 專項課程的一部分
Intro to TensorFlow em Português Brasileiro
提供方
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
Introdução
A ferramenta que utilizaremos para criar programas de aprendizado de máquina é o TensorFlow, que será apresentado neste curso. No primeiro curso, você aprendeu a formular problemas corporativos como problemas de aprendizado de máquina. No segundo, viu como a máquina funciona na prática e como criar conjuntos de dados que podem ser usados no aprendizado de máquina. Agora que seus dados estão prontos, você pode começar a criar programas de aprendizado de máquina.
Principais componentes do TensorFlow
Apresentaremos os principais componentes do TensorFlow. Além disso, você aprenderá na prática a criar programas de aprendizado de máquina. Você poderá fazer a comparação e a gravação de avaliações preguiçosas (lazy evaluation) e programas imperativos, trabalhar com gráficos, sessões e variáveis e, por fim, depurar programas do TensorFlow.
Estimator API
Neste módulo, falaremos sobre a Estimator API.
Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE
Agora, vamos aprender a treinar seu modelo do TensorFlow na infraestrutura gerenciada do GCP para treinamento e implantação de modelo de aprendizado de máquina.
Resumo
Veja o resumo dos tópicos do TensorFlow abordados até agora no curso. Relembraremos o que foi discutido sobre o código do TensorFlow e a Estimator API, além do escalonamento dos seus modelos com o Cloud Machine Learning Engine.
關於 Google 云端平台
關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 專項課程
常見問題
我能否在注册前预览课程？
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。
我什么时候能够访问课程视频和作业？
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。
我注册之后会得到什么？
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。
我什么时候会收到课程证书？
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。
我为什么不能旁听此课程？
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。
退款政策是如何规定的？
有助学金吗？
還有其他問題嗎？請訪問 學生幫助中心。