About this Course

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 12시간 필요

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

포르투갈어 (브라질)

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

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Course을(를) 수강하는 학습자

  • Software Engineers

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 7분 필요

Introdução

2개 동영상 (총 7분)
2개의 동영상
Introdução ao Qwiklabs5m
완료하는 데 3시간 필요

Principais componentes do TensorFlow

19개 동영상 (총 72분), 4 quizzes
19개의 동영상
O que é o TensorFlow?2m
Benefícios de um gráfico direcionado5m
Hierarquia da API do TensorFlow3m
Avaliação preguiçosa4m
Gráfico e sessão4m
Como avaliar um tensor2m
Como visualizar um gráfico2m
Tensores6m
Variáveis6m
Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16
Solução do laboratório8m
Introdução5m
Problemas de forma3m
Como resolver problemas de forma2m
Problemas de tipo de dados1m
Como depurar programas completos4m
Introdução: como depurar programas completos15
Demonstração: como depurar programas completos3m
3개 연습문제
O que é o TensorFlow?2m
Gráfico e sessão8m
Principais componentes do TensorFlow20m
2
완료하는 데 4시간 필요

Estimator API

18개 동영상 (총 67분), 4 quizzes
18개의 동영상
API Estimator3m
Estimators pré-desenvolvidos5m
Demonstração: modelo do preço de imóveis1m
Como estabelecer pontos de verificação1m
Treinamento em conjuntos de dados na memória2m
Introdução ao laboratório: API Estimator39
Solução do laboratório: API Estimator10m
Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8m
Introdução ao laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes35
Solução do laboratório: como escalonar a ingestão do TensorFlow com o uso de lotes5m
Grandes jobs, treinamento distribuído6m
Como monitorar com o TensorBoard3m
Demonstração: IU do TensorBoard28
Como disponibilizar funções de entrada5m
Recapitulação: API Estimator1m
Introdução ao laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator51
Solução do laboratório: como criar um modelo de treinamento do TensorFlow com a API Estimator7m
1개 연습문제
Teste – Estimator API18m
3
완료하는 데 2시간 필요

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

6개 동영상 (총 29분), 2 quizzes
6개의 동영상
Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6m
Como treinar um modelo2m
Como monitorar e implantar jobs de treinamento2m
Introdução ao laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine50
Solução do laboratório: como escalonar o TensorFlow com o Cloud Machine Learning Engine16m
1개 연습문제
Teste – Cloud MLE10m
완료하는 데 2분 필요

Resumo

1개 동영상 (총 2분)
1개의 동영상

Google 클라우드 정보

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....

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

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  • 등록 후 세션이 시작되면 읽기 자료 항목 및 강좌 토론 포럼을 포함하여 모든 비디오와 기타 리소스를 이용할 수 있습니다. 연습 평가를 보고 제출하며 필요한 성적 평가 과제를 완료하여 성적을 받고 강좌 수료증을 취득할 수 있습니다.

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