About this 전문분야
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100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 1개월 필요

매주 13시간 권장

포르투갈어 (브라질)

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

귀하가 습득할 기술

Applied Machine LearningMachine Learning ConceptsMachine LearningFeature EngineeringTensorflow

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How the 전문분야 Works

강좌 수강

Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

수료증 취득

모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

how it works

이 전문분야에는 5개의 강좌가 있습니다.

강좌1

How Google does Machine Learning em Português Brasileiro

4.7
33개의 평가
10개의 리뷰
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....
강좌2

Launching into Machine Learning em Português Brasileiro

4.6
22개의 평가
4개의 리뷰
Discutiremos por que hoje as redes neurais funcionam tão bem para lidar com vários problemas, começando pela história do aprendizado de máquina. Em seguida, falaremos sobre como configurar um problema de aprendizado supervisionado e encontrar uma boa solução com gradiente descendente. Isso envolve a criação de conjuntos de dados que permitem a generalização. Esses métodos serão abordados de maneira didática para auxiliar na realização dos testes. Objetivos do curso: Identificar por que o aprendizado profundo é mais usado hoje em dia Otimizar e avaliar modelos usando funções de perda e métricas de desempenho Reduzir problemas comuns que surgem no aprendizado de máquina Criar conjuntos de dados de treinamento, avaliação e testes que podem ser repetidos e escalonáveis...
강좌3

Intro to TensorFlow em Português Brasileiro

4.8
13개의 평가
1개의 리뷰
Apresentaremos o TensorFlow de baixo nível e trabalharemos com os conceitos e APIs necessários para gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos. Levando em consideração os modelos do TensorFlow, explicaremos como fazer o escalonamento horizontal do treinamento desse modelo e oferecer previsões de alto desempenho com o Cloud Machine Learning Engine. Objetivos do curso: Criar modelos de aprendizado de máquina no TensorFlow Usar as bibliotecas do TensorFlow para solucionar problemas numéricos Resolver problemas e lidar com dificuldades comuns do código do TensorFlow Usar o tf_estimator para criar, treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina Treinar, implantar e produzir modelos de aprendizado de máquina em escala com o Cloud ML Engine...
강좌4

Feature Engineering em Português Brasileiro

4.2
5개의 평가
Quer aprender a melhorar a precisão dos seus modelos de aprendizado de máquina? Que tal descobrir quais colunas de dados criam os atributos mais úteis? Damos as boas-vindas ao curso Feature Engineering no Google Cloud Platform. Falaremos sobre a diferença entre atributos bons e ruins, além de como pré-processar e transformar essas variáveis para o uso ideal nos seus modelos de aprendizado de máquina. Nesse curso, você fará laboratórios interativos para ver na prática como escolher atributos e fazer o pré-processamento no Google Cloud Platform. Nossos instrutores apresentarão as soluções de código em detalhes, que também serão disponibilizadas para usar como referência nos seus próprios projetos de aprendizado de máquina....

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....

자주 묻는 질문

  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • 이 전문 분야는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 전문 분야 인증서를 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요.

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