課程信息

可分享的證書
完成後獲得證書
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

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

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完成時間為 7 分鐘

Introdução

完成時間為 7 分鐘
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

完成時間為 3 小時
19 個視頻 (總計 72 分鐘)
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

2

完成時間為 4 小時

Estimator API

完成時間為 4 小時
18 個視頻 (總計 67 分鐘)
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

3

完成時間為 2 小時

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

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

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. >>> 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

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