O objetivo deste curso é aproveitar a flexibilidade e a facilidade de uso do TensorFlow 2.x e do Keras para criar, treinar e implantar modelos de machine learning. Você aprenderá sobre a hierarquia da API TensorFlow 2.x e conhecerá os principais componentes do TensorFlow nos exercícios práticos. Mostraremos como trabalhar com conjuntos de dados e colunas de atributos. Você aprenderá a projetar e criar um pipeline de entrada de dados do TensorFlow 2.x. Você terá uma experiência prática com o carregamento de dados CSV, matrizes numpy, dados de texto e imagens usando o tf.Data.Dataset e com a criação de colunas de atributos numéricas, categóricas, em bucket e com hash.
Intro to TensorFlow em Português Brasileiro
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
(23 Bewertungen)
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
12 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Este curso é uma introdução ao TensorFlow 2.x, que incorpora a facilidade de uso do Keras para a criação de modelos de machine learning. Abordaremos o design e a criação de um pipeline de dados de entrada do TensorFlow 2.x, a criação de modelos de machine learning com essa ferramenta e com o Keras, a melhoria da acurácia desses modelos e a geração dos modelos para uso em escala.
Das ist alles enthalten
2 Videos
Apresentaremos o novo paradigma do TensorFlow 2.x. Você aprenderá sobre a hierarquia da API TensorFlow e conhecerá os principais componentes do TensorFlow, os tensores e as variáveis com exercícios práticos.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema
Mostraremos como trabalhar com conjuntos de dados e colunas de atributos. Você terá uma experiência prática com o carregamento de dados CSV, matrizes numpy com tf.data.Dataset, dados de texto e imagens usando o tf.Data.Dataset e com a criação de colunas de atributos numéricas, categóricas, em bucket e com hash.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre3 Aufgaben6 App-Elemente1 Diskussionsthema
Neste módulo, você aprenderá a escrever modelos do TensorFlow com a API Keras Sequential. Mas, antes disso, falaremos sobre funções de ativação, perda e otimização. Em seguida, você conhecerá a API Keras Sequential para aprender a criar modelos de aprendizado profundo com ela. Você também verá como implantar o modelo para previsão na nuvem.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente
A API de modelo Sequential é ideal para o desenvolvimento de modelos de machine learning na maioria dos casos, mas também tem limitações. Por exemplo, ela não é simples de definir modelos com várias fontes de entrada, produzir muitos destinos de saída ou modelos que reutilizam camadas. A API Keras Functional é uma forma de criar modelos mais flexíveis do que a API tf.keras.Sequential e é capaz de processar modelos com topologia não linear, com camadas compartilhadas e com várias entradas ou saídas. Além disso, ela oferece uma maneira mais flexível de definir os modelos. Especificamente, ela permite a definição de vários modelos de entrada e saída e que compartilham camadas. Mais do que isso, com ela é possível definir grafos de rede acíclicos ad hoc. Geralmente, a ideia principal é que um modelo de aprendizado profundo seja um grafo acíclico direcionado (DAG) de camadas. Portanto, a API Functional é uma forma de criar grafos de camadas. Também mostraremos como a regularização pode ajudar no desempenho do modelo.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 App-Element
Resumiremos os principais tópicos sobre o TensorFlow abordados no curso até agora. Revisitaremos o principal código do TensorFlow, a API tf.data, as APIs Keras Sequential e Functional e o escalonamento dos modelos de machine learning com o AI Platform do Cloud.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
Dozent
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.