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中級
完成時間大約為9 小時
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

1

完成時間為 7 分鐘

Introducción

完成時間為 7 分鐘
2 個視頻 (總計 7 分鐘)
2 個視頻
Introducción a Qwiklabs5分鐘
完成時間為 3 小時

Aspectos básicos de TensorFlow

完成時間為 3 小時
19 個視頻 (總計 72 分鐘)
19 個視頻
¿Qué es TensorFlow?2分鐘
Beneficios de un grafo dirigido5分鐘
Jerarquía de la API de TensorFlow3分鐘
Evaluación perezosa4分鐘
Gráficos y sesiones4分鐘
Cómo evaluar un tensor2分鐘
Cómo visualizar un grafo2分鐘
Tensores6分鐘
Variables6分鐘
Introducción al lab Escritura de programas de TensorFlow de nivel bajo16
Solución del lab8分鐘
Introducción5分鐘
Problemas de forma3分鐘
Cómo corregir problemas de forma2分鐘
Problemas de tipos de datos1分鐘
Depuración de programas completos4分鐘
Introducción a la depuración de programas completos15
Demostración: Depuración de programas completos3分鐘
3 個練習
¿Qué es TensorFlow?2分鐘
Gráfico y sesión8分鐘
Aspectos básicos de TensorFlow20分鐘
2

2

完成時間為 4 小時

API de Estimator

完成時間為 4 小時
18 個視頻 (總計 67 分鐘)
18 個視頻
API de Estimator3分鐘
Estimadores prediseñados5分鐘
Demostración: Modelo de predicción de precios de viviendas1分鐘
Controles1分鐘
Entrenamiento de conjuntos de datos en la memoria2分鐘
Introducción al lab API de Estimator39
Solución del lab API de Estimator10分鐘
Entrenamiento de conjuntos de datos grandes con la API de Dataset8分鐘
Introducción al lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes35
Solución del lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes5分鐘
Trabajos grandes y entrenamiento distribuido6分鐘
Supervisión con TensorBoard3分鐘
Demostración de la IU de TensorBoard28
Función de entradas de entregas5分鐘
Resumen: API de Estimator1分鐘
Introducción al lab Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator51
Solución del lab: Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator7分鐘
1 個練習
Estimator API18分鐘
3

3

完成時間為 2 小時

Escalamiento de modelos de TensorFlow con CMLE

完成時間為 2 小時
6 個視頻 (總計 29 分鐘)
6 個視頻
¿Por qué usar Cloud Machine Learning Engine?6分鐘
Entrenamiento de un modelo2分鐘
Implementación y supervisión de trabajos de entrenamiento2分鐘
Introducción al lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine50
Solución del lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine16分鐘
1 個練習
Cuestionario: Cloud MLE10分鐘
完成時間為 2 分鐘

Resumen

完成時間為 2 分鐘
1 個視頻 (總計 2 分鐘)
1 個視頻
Resumen2分鐘

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關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 專項課程

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

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