O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa no aprendizado de máquina de uma maneira um pouco diferente. Ele se concentra mais na lógica, em vez de apenas em dados. Discutimos por que esse modelo é útil quando pensamos na criação de canais de modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, falamos sobre as cinco fases da conversão de um possível caso de uso a ser realizado por aprendizado de máquina e vemos a importância de não ignorar essas fases. Finalizamos com a identificação das tendências que podem ser ampliadas pelo aprendizado de máquina e como reconhecer isso.
이 강좌에 대하여
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자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어
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제공자:
Google 클라우드
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 17분 필요
Introdução à especialização
Apresenta a especialização e os profissionais do Google responsáveis pelo curso.
완료하는 데 17분 필요
4개 동영상 (총 11분)
4개의 동영상
Programa da especialização5m
Por que escolher o Google?1m
Por que escolher o Google Cloud?2m
1개 연습문제
Questionário do módulo 16m
완료하는 데 1시간 필요
O que significa ter uma estratégia focada em IA
Neste módulo, você saberá o que significa dizer que o Google tem uma estratégia focada em IA e como isso se traduz na prática.
완료하는 데 1시간 필요
17개 동영상 (총 52분)
17개의 동영상
As duas etapas do aprendizado de máquina3m
Uso do aprendizado de máquina nos produtos do Google5m
Demonstração: uso do aprendizado de máquina no Google Fotos1m
Google Tradutor e Gmail1m
Substituição de regras heurísticas5m
A importância dos dados3m
Introdução ao laboratório: definição de um problema de aprendizado de máquina1m
Informações sobre o laboratório4m
Demonstração: uso do aprendizado de máquina em aplicativos2m
Modelos pré-treinados3m
O mercado de aprendizado de máquina está em evolução2m
Uma estratégia de dados5m
Desvios entre os dados de treinamento e os dados reais5m
Uma estratégia de aprendizado de máquina1m
Transforme sua empresa2m
Introdução ao laboratório: caso de uso de aprendizado de máquina26
1개 연습문제
Questionário do módulo 26m
완료하는 데 1시간 필요
Como o Google trabalha com o aprendizado de máquina
Este módulo é sobre o conhecimento organizacional que o Google adquiriu ao longo dos anos.
완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 36분)
6개의 동영상
As surpresas do aprendizado de máquina4m
O ingrediente secreto do aprendizado de máquina8m
Processos empresariais e de aprendizado de máquina6m
Programa de implementação do aprendizado de máquina10m
Análise das cinco fases do aprendizado de máquina4m
1개 연습문제
Questionário do módulo 36m
완료하는 데 1시간 필요
Aprendizado de máquina inclusivo
Neste módulo, discutiremos por que o aprendizado de máquina não é imparcial por padrão. Além disso, falaremos sobre o que você precisa levar em conta ao adicionar aprendizado de máquina aos seus produtos.
완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 27분)
7개의 동영상
O aprendizado de máquina e o viés humano2m
Avaliação de métricas para inclusão3m
Medições estatísticas e contrapartidas aceitáveis4m
Igualdade de oportunidades6m
Simulação de decisões3m
Como encontrar erros no seu conjunto de dados com atributos4m
1개 연습문제
Questionário do módulo 46m
완료하는 데 5시간 필요
Blocos de notas do Python na nuvem
Neste módulo, abordaremos o Cloud Datalab, que é o ambiente de desenvolvimento usado nesta especialização.
완료하는 데 5시간 필요
22개 동영상 (총 81분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
22개의 동영상
Cloud Datalab1m
Demonstração: Cloud Datalab1m
Processo de desenvolvimento2m
Demonstração da transferência de hospedagem do Cloud Datalab3m
Utilização de serviços gerenciados2m
Cálculo e armazenamento4m
Introdução ao Qwiklabs3m
Informações sobre o laboratório11m
Cloud shell2m
Terceira geração da nuvem: serviços totalmente gerenciados1m
Terceira geração da nuvem: análise de dados sem servidor2m
Terceira geração da nuvem: BigQuery e Cloud Datalab52
Introdução ao laboratório: análise de dados usando o Datalab e o BigQuery1m
Informações sobre o laboratório: como analisar dados usando o Datalab e o BigQuery11m
Regras não são aprendizado de máquina2m
Funcionamento da API Vision3m
API Video Intelligence3m
API Cloud Speech3m
API Translation e API Natural Language4m
Introdução ao laboratório: APIs de aprendizado de máquina pré-treinadas49
Explicação do laboratório9m
1개의 읽기 자료
Introdução ao laboratório "Como alugar uma VM"10m
1개 연습문제
Questionário do módulo 56m
검토
HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EM PORTUGUÊS BRASILEIRO의 최상위 리뷰
VS 제공2019년 7월 15일
Curso muito bom, deu um uma base teórica e conceitual muito boa, com exemplos práticos que funcionaram perfeitamente! Sensacional, recomendo até para quem já está na área.
IJ 제공2019년 7월 26일
Excelente curso. Dá uma visão geral do que é um projeto de ML e não apenas geração do algoritmo. Finalmente um curso que fala sobre o "depois" e se ter o código pthon.
RR 제공2019년 10월 13일
Ótima introdução à ML, pois desmistifica paradigmas, apresenta conceitos básicos e encerra com um Hands on nas API's de ML do Google.
HC 제공2018년 12월 22일
Ótimo curso, porém achei que é muito voltado a enaltecer os produtos da Google, tirando isso possui informações muito valiosas.
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 특화 과정 정보
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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