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TensorFlow on Google Cloud - Português Brasileiro

Google Cloud

이 강좌에 대하여

Este curso aborda o design e a criação de um pipeline de dados de entrada com o TensorFlow 2.x, além de vários aspectos relacionados aos modelos de ML, por exemplo: como desenvolver esses modelos com o TensorFlow 2.x e o Keras, como melhorar a precisão deles; como criá-los para uso em escala e como desenvolver modelos de ML especializados.

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배울 내용

Criar modelos de machine learning no TensorFlow e no Keras, além de conhecer os principais elementos dessas bibliotecas
Usar a biblioteca tf.data para manipular dados e conjuntos de dados grandes
Usar as APIs Sequential e Functional para criar modelos simples e avançados
Treinar, implantar e iniciar a produção de modelos de ML em escala usando a Vertex AI

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강사

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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

주

주 1

완료하는 데 1분 필요

Introdução ao curso

완료하는 데 1분 필요

1개 동영상 (총 1분)

주

주 2

완료하는 데 1시간 필요

Introdução ao ecossistema do TensorFlow

완료하는 데 1시간 필요

4개 동영상 (총 19분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

주

주 3

완료하는 데 3시간 필요

Design e criação de pipeline de dados de entrada

Os dados são um componente crucial de um modelo de machine learning. Coletar os certos não é suficiente. Você também precisa verificar se os processos certos estão em andamento para limpar, analisar e transformar os dados de acordo com a necessidade, e para que o modelo possa extrair a maior quantidade de indicadores possível. Neste módulo, falamos sobre como treinar em grandes conjuntos de dados com a tf.data, trabalhar com os arquivos na memória e preparar os dados para treinamento. Falamos também sobre embeddings e finalizamos com uma visão geral do dimensionamento de dados com as camadas de pré-processamento da tf.keras.

완료하는 데 3시간 필요

9개 동영상 (총 36분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

9개의 동영상

Introdução22

Um resumo de ML2m

Como treinar em grandes conjuntos de dados com a API tf.data3m

Como trabalhar na memória e com arquivos3m

Como preparar os dados para o treinamento de modelo6m

Embeddings8m

Introdução ao laboratório: API Dataset do TensorFlow27

Como dimensionar o processamento de dados com a tf.data e as camadas de pré-processamento do Keras10m

Introdução ao laboratório: como classificar os dados estruturados usando as camadas de pré-processamento do Keras31

1개의 읽기 자료

Recursos: design e criação de um pipeline de dados de entrada do TensorFlow10m

1개 연습문제

Teste: design e criação de pipeline de dados de entrada16m

주

주 4

완료하는 데 6시간 필요

Como criar redes neurais com o TensorFlow e a API Keras

Neste módulo, vamos falar sobre as funções de ativação e como elas são necessárias para que as redes neurais profundas capturem a não linearidade dos dados. Em seguida apresentamos uma visão geral das redes neurais profundas usando as APIs Keras Sequential e Functional. Também descrevemos a criação de subclasses de modelos, que oferece maior flexibilidade na hora de construir um deles. O módulo termina com uma aula sobre regularização.

완료하는 데 6시간 필요

11개 동영상 (총 45분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트

11개의 동영상

Introdução30

Funções de ativação8m

Como treinar as redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Sequential7m

Como exibir modelos na nuvem3m

Introdução ao laboratório: conheça a API Keras Sequential na Vertex AI Platform33

Como treinar as redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Functional9m

Introdução ao laboratório: como criar uma DNN usando a API Keras Functional na Vertex AI Platform29

Criação de subclasses de modelo3m

(Opcional) Introdução ao laboratório: como criar camadas e modelos novos com subclassificação39

Noções básicas sobre a regularização4m

Como podemos medir a complexidade do modelo: regularização L1 x L25m

1개의 읽기 자료

Recursos: como criar redes neurais no TensorFlow com a API Keras10m

1개 연습문제

Teste: como criar redes neurais no TensorFlow com a API 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.

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