About this Course

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 15 hours/week...

포르투갈어 (브라질)

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

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 15 hours/week...

포르투갈어 (브라질)

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

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 4분 필요

Introdução

Neste curso, você obterá conhecimento básico sobre o aprendizado de máquina para entender a terminologia que usamos em toda a especialização. Você também aprenderá dicas práticas e armadilhas que os profissionais de aprendizado de máquina enfrentam aqui no Google e terminará o curso com o código e o conhecimento necessários para criar seus próprios modelos de aprendizado de máquina.

...
1 video (Total 4 min)
1개의 동영상
완료하는 데 1시간 필요

Aprendizado de máquina na prática

Neste módulo, apresentaremos alguns dos principais tipos de aprendizado de máquina e revisaremos a história dessa tecnologia até a geração mais recente. Com isso, você poderá acelerar seu crescimento como praticante do aprendizado de máquina.

...
10 videos (Total 62 min), 1 quiz
10개의 동영상
Aprendizado supervisionado5m
Regressão e classificação11m
Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7m
Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5m
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7m
Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5m
Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4m
Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4m
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8m
1개 연습문제
Questionário do módulo6m
완료하는 데 1시간 필요

Otimização

Neste módulo, mostraremos a você como otimizar seus modelos de aprendizado de máquina.

...
13 videos (Total 61 min), 1 quiz
13개의 동영상
Como definir modelos de aprendizado de máquina4m
Introdução ao conjunto de dados de natalidade6m
Apresentação das funções de perda6m
Gradiente descendente5m
Solução de problemas de uma curva de perda2m
Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6m
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6m
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3m
Laboratório: práticas com redes neurais6m
Solução de problemas de curva de perda1m
Métricas de desempenho3m
Matriz de confusão5m
1개 연습문제
Questionário do módulo6m
완료하는 데 3시간 필요

Generalização e amostragem

Agora chegou a hora de responder a uma pergunta um tanto estranha: em qual situação é preferível não escolher o modelo de aprendizado de máquina mais preciso? Como já dissemos no módulo anterior sobre otimização, o fato de um modelo apresentar uma métrica de perda igual a zero para seu conjunto de dados de treinamento não significa que ele terá um bom desempenho com novos dados em um caso real.

...
9 videos (Total 64 min), 3 quizzes
9개의 동영상
Generalização e modelos de aprendizado de máquina6m
Quando interromper o treinamento de um modelo?5m
Como criar amostras repetíveis no BigQuery6m
Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8m
Introdução ao laboratório1m
Explicação da solução do laboratório9m
Introdução ao laboratório2m
Explicação da solução do laboratório23m
1개 연습문제
Questionário do módulo12m
완료하는 데 3분 필요

Resumo

...
1 video (Total 3 min)
1개의 동영상
4.7
4개의 리뷰Chevron Right

Launching into Machine Learning em Português Brasileiro의 최상위 리뷰

대학: GAFeb 19th 2019

O curso é bem estruturado e com uma parte histórica do estudos que fundamentaram o Aprendizado de Máquina excelente. Parabéns pela metodologia e pelo conteúdo!

대학: TSMar 18th 2019

Curso excelente, com uma abordagem prática que ajuda a diminuir a complexidade da teoria.

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

  • 예. 등록하기 전에 첫 번째 비디오를 미리 보고 강의 계획을 검토할 수 있습니다. 미리 보기에 포함되지 않은 콘텐츠를 이용하려면 강좌를 구매해야 합니다.

  • 세션 시작일 전에 강좌에 등록하면 해당 강좌의 모든 강의 비디오 및 읽기 자료에 접근할 수 있습니다. 수업이 시작되면 과제를 제출할 수 있습니다.

  • 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.

  • 강좌를 성공적으로 수료하면 전자 강좌 수료증이 성취도 페이지에 추가됩니다. 해당 페이지에서 강좌 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 현재 Coursera에서 수업료를 결제했거나 재정 지원(해당하는 경우)을 받은 학습자만 이용할 수 있는 강좌입니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.