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.
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
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課程信息
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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9 小時
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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提供方
Google 云端平台
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 7 分鐘
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.
完成時間為 7 分鐘
2 個視頻 （總計 7 分鐘）
完成時間為 3 小時
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.
完成時間為 3 小時
19 個視頻 （總計 72 分鐘）
19 個視頻
Introdução1分鐘
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
完成時間為 4 小時
Estimator API
Neste módulo, falaremos sobre a Estimator API.
完成時間為 4 小時
18 個視頻 （總計 67 分鐘）
18 個視頻
Introdução1分鐘
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
完成時間為 2 小時
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.
完成時間為 2 小時
6 個視頻 （總計 29 分鐘）
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
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.
完成時間為 2 分鐘
1 個視頻 （總計 2 分鐘）
1 個視頻
Resumo2分鐘
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.
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常見問題
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