このコースについて

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受講生の就業成果

50%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約10時間で修了
ポルトガル語(ブラジル)
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

講師

受講生の就業成果

50%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
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ポルトガル語(ブラジル)
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

Introdução à especialização

1時間で修了
4件のビデオ (合計11分)
4件のビデオ
Programa da especialização5 分
Por que escolher o Google?1 分
Por que escolher o Google Cloud?2 分
1の練習問題
Questionário do módulo 130 分
2時間で修了

O que significa ter uma estratégia focada em IA

2時間で修了
17件のビデオ (合計52分)
17件のビデオ
As duas etapas do aprendizado de máquina3 分
Uso do aprendizado de máquina nos produtos do Google5 分
Demonstração: uso do aprendizado de máquina no Google Fotos1 分
Google Tradutor e Gmail1 分
Substituição de regras heurísticas5 分
A importância dos dados3 分
Introdução ao laboratório: definição de um problema de aprendizado de máquina1 分
Informações sobre o laboratório4 分
Demonstração: uso do aprendizado de máquina em aplicativos2 分
Modelos pré-treinados3 分
O mercado de aprendizado de máquina está em evolução2 分
Uma estratégia de dados5 分
Desvios entre os dados de treinamento e os dados reais5 分
Uma estratégia de aprendizado de máquina1 分
Transforme sua empresa2 分
Introdução ao laboratório: caso de uso de aprendizado de máquina26
1の練習問題
Questionário do módulo 230 分
1時間で修了

Como o Google trabalha com o aprendizado de máquina

1時間で修了
6件のビデオ (合計36分)
6件のビデオ
As surpresas do aprendizado de máquina4 分
O ingrediente secreto do aprendizado de máquina8 分
Processos empresariais e de aprendizado de máquina6 分
Programa de implementação do aprendizado de máquina10 分
Análise das cinco fases do aprendizado de máquina4 分
1の練習問題
Questionário do módulo 330 分
1時間で修了

Aprendizado de máquina inclusivo

1時間で修了
7件のビデオ (合計27分)
7件のビデオ
O aprendizado de máquina e o viés humano2 分
Avaliação de métricas para inclusão3 分
Medições estatísticas e contrapartidas aceitáveis4 分
Igualdade de oportunidades6 分
Simulação de decisões3 分
Como encontrar erros no seu conjunto de dados com atributos4 分
1の練習問題
Questionário do módulo 430 分
5時間で修了

Blocos de notas do Python na nuvem

5時間で修了
22件のビデオ (合計81分), 1 reading, 4 quizzes
22件のビデオ
Cloud Datalab1 分
Demonstração: Cloud Datalab1 分
Processo de desenvolvimento2 分
Demonstração da transferência de hospedagem do Cloud Datalab3 分
Utilização de serviços gerenciados2 分
Cálculo e armazenamento4 分
Introdução ao Qwiklabs3 分
Informações sobre o laboratório11 分
Cloud shell2 分
Terceira geração da nuvem: serviços totalmente gerenciados1 分
Terceira geração da nuvem: análise de dados sem servidor2 分
Terceira geração da nuvem: BigQuery e Cloud Datalab52
Introdução ao laboratório: análise de dados usando o Datalab e o BigQuery1 分
Informações sobre o laboratório: como analisar dados usando o Datalab e o BigQuery11 分
Regras não são aprendizado de máquina2 分
Funcionamento da API Vision3 分
API Video Intelligence3 分
API Cloud Speech3 分
API Translation e API Natural Language4 分
Introdução ao laboratório: APIs de aprendizado de máquina pré-treinadas49
Explicação do laboratório9 分
1件の学習用教材
Introdução ao laboratório "Como alugar uma VM"10 分
1の練習問題
Questionário do módulo 530 分
4分で修了

Resumo

4分で修了
1件のビデオ (合計4分)

レビュー

HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EM PORTUGUÊS BRASILEIRO からの人気レビュー

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro専門講座について

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

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。