제공자:

TensorFlow on Google Cloud - Español

Google Cloud

이 강좌에 대하여

En este curso, se explica cómo diseñar y crear una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x, cómo desarrollar modelos de AA con TensorFlow 2.x y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA, cómo escribir modelos de AA para uso escalado y cómo escribir modelos de AA especializados.

유연한 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

중급 단계

완료하는 데 약 13시간 필요

영어

직원에게 수요가 높은 기술을 교육하면 회사가 이점을 얻을 수 있습니까?

비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기

배울 내용

Crear modelos de aprendizaje automático de TensorFlow 2.x y Keras, y comprender sus componentes fundamentales
Usar la biblioteca tf.data para manipular datos y grandes conjuntos de datos
Usar las APIs Sequential y Functional de Keras para crear modelos sencillos y avanzados
Entrenar, implementar y llevar a producción modelos de AA a gran escala con Vertex AI

유연한 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

중급 단계

완료하는 데 약 13시간 필요

영어

직원에게 수요가 높은 기술을 교육하면 회사가 이점을 얻을 수 있습니까?

비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기

강사

Google Cloud Training

1,886,551명의 학습자

1,023개의 강좌

제공자:

Google Cloud

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.

상위 회사의 직원들이 수요가 높은 기술을 어떻게 마스터하고 있는지 확인하세요.

기업용 Coursera에 대해 자세히 알아보기

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

주

주 1

완료하는 데 1분 필요

Module 0: Introducción al curso

완료하는 데 1분 필요

1개 동영상 (총 1분)

주

주 2

완료하는 데 1시간 필요

Module 1: Introducción al ecosistema de TensorFlow

완료하는 데 1시간 필요

4개 동영상 (총 19분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

주

주 3

완료하는 데 3시간 필요

Module 2: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada

Los datos son un componente crucial de un modelo de aprendizaje automático. Recopilar los datos correctos no es suficiente. También es necesario asegurarse de implementar los procesos adecuados para limpiar, analizar y transformar los datos según sea necesario, de modo que el modelo pueda captar tantos indicadores como sea posible a partir de esos datos. En este módulo, analizamos el entrenamiento con grandes conjuntos de datos mediante tf.data, el trabajo con archivos en la memoria y cómo preparar los datos para el entrenamiento. Después, analizamos las incorporaciones y terminamos con una descripción general del ajuste de datos con capas de procesamiento previo de tf.keras.

완료하는 데 3시간 필요

9개 동영상 (총 36분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

9개의 동영상

Introducción22

Un repaso del AA2m

Cómo entrenar con grandes conjuntos de datos mediante la API de tf.data3m

Cómo trabajar en la memoria y con archivos3m

Cómo preparar los datos para el entrenamiento de modelos6m

Incorporaciones8m

Introducción al lab: API de Dataset de TensorFlow27

Cómo ajustar el procesamiento de datos con capas de procesamiento previo de tf.data y Keras10m

Introducción al lab: Cómo clasificar datos estructurados con capas de procesamiento previo de Keras31

1개의 읽기 자료

Recursos: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada de TensorFlow.10m

1개 연습문제

Cuestionario: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada16m

주

주 4

완료하는 데 6시간 필요

Module 3: Cree redes neuronales con TensorFlow y la API de Keras

En este módulo, analizamos las funciones de activación y cómo se las necesita para permitir que las redes neuronales profundas registren los aspectos no lineales de los datos. Después, se ofrece una descripción general de las redes neuronales profundas con las API secuencial y funcional de Keras. A continuación, describimos la subclasificación de modelos, que ofrece mayor flexibilidad para la creación de modelos. El módulo finaliza con una clase de regularización.

완료하는 데 6시간 필요

11개 동영상 (총 45분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트

11개의 동영상

Introducción30

Funciones de activación8m

Entrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API secuencial de Keras7m

Derive modelos en la nube3m

Introducción al lab: Presentación de la API secuencial de Keras en la plataforma Vertex AI33

Entrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API funcional de Keras9m

Introducción al lab: Cree una DNN con la API funcional de Keras en la plataforma Vertex AI29

Subclasificación de modelos3m

Introducción al lab (opcional): Cree nuevas capas y modelos mediante la subclasificación39

Conceptos básicos de la regularización4m

Cómo podemos medir la complejidad de los modelos: Diferencias entre regularizaciones L1 y L25m

1개의 읽기 자료

Recursos: Cómo crear redes neuronales en TensorFlow con la API de Keras10m

1개 연습문제

Cuestionario: Cómo crear redes neuronales en TensorFlow con la API de Keras18m

자주 묻는 질문

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.

직원 기술을 구축하고 비즈니스 성과를 창출

기업용 Coursera 알아보기

TensorFlow on Google Cloud - Español

TensorFlow on Google Cloud - Español

이 강좌에 대하여

배울 내용