About this Course

학습자 경력 결과

50%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 11시간 필요

권장: 1 semana de estudo, de 8 a 10 horas por semana...

포르투갈어 (브라질)

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 17분 필요

Introdução à especialização

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

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

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

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

완료하는 데 5시간 필요
22개 동영상 (총 81분), 1 reading, 4 quizzes
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
완료하는 데 4분 필요

Resumo

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)

검토

HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EM PORTUGUÊS BRASILEIRO의 최상위 리뷰
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제공자:

Google 클라우드 로고

Google 클라우드

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 전문 분야 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. >>> 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

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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