このコースについて

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9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...
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9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...

提供:

Google Cloud ロゴ

Google Cloud

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

7分で修了

Introdução

7分で修了
2件のビデオ (合計7分)
2件のビデオ
Introdução ao Qwiklabs5 分
3時間で修了

Principais componentes do TensorFlow

3時間で修了
19件のビデオ (合計72分)
19件のビデオ
O que é o TensorFlow?2 分
Benefícios de um gráfico direcionado5 分
Hierarquia da API do TensorFlow3 分
Avaliação preguiçosa4 分
Gráfico e sessão4 分
Como avaliar um tensor2 分
Como visualizar um gráfico2 分
Tensores6 分
Variáveis6 分
Introdução ao laboratório: como escrever programas do TensorFlow em baixo nível16
Solução do laboratório8 分
Introdução5 分
Problemas de forma3 分
Como resolver problemas de forma2 分
Problemas de tipo de dados1 分
Como depurar programas completos4 分
Introdução: como depurar programas completos15
Demonstração: como depurar programas completos3 分
3の練習問題
O que é o TensorFlow?2 分
Gráfico e sessão8 分
Principais componentes do TensorFlow20 分
2

2

4時間で修了

Estimator API

4時間で修了
18件のビデオ (合計67分)
18件のビデオ
API Estimator3 分
Estimators pré-desenvolvidos5 分
Demonstração: modelo do preço de imóveis1 分
Como estabelecer pontos de verificação1 分
Treinamento em conjuntos de dados na memória2 分
Introdução ao laboratório: API Estimator39
Solução do laboratório: API Estimator10 分
Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API Dataset8 分
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 lotes5 分
Grandes jobs, treinamento distribuído6 分
Como monitorar com o TensorBoard3 分
Demonstração: IU do TensorBoard28
Como disponibilizar funções de entrada5 分
Recapitulação: API Estimator1 分
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 Estimator7 分
1の練習問題
Teste – Estimator API18 分
3

3

2時間で修了

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE

2時間で修了
6件のビデオ (合計29分)
6件のビデオ
Por que usar o Cloud Machine Learning Engine?6 分
Como treinar um modelo2 分
Como monitorar e implantar jobs de treinamento2 分
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 Engine16 分
1の練習問題
Teste – Cloud MLE10 分
2分で修了

Resumo

2分で修了
1件のビデオ (合計2分)
1件のビデオ
Resumo2 分

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

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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。