このコースについて

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8時間で修了

推奨:15 hours/week...

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...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
4分で修了

Introdução

1件のビデオ (合計4分)
1件のビデオ
1時間で修了

Aprendizado de máquina na prática

10件のビデオ (合計62分), 1 quiz
10件のビデオ
Aprendizado supervisionado5 分
Regressão e classificação11 分
Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7 分
Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5 分
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7 分
Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5 分
Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4 分
Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4 分
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8 分
1の練習問題
Questionário do módulo6 分
1時間で修了

Otimização

13件のビデオ (合計61分), 1 quiz
13件のビデオ
Como definir modelos de aprendizado de máquina4 分
Introdução ao conjunto de dados de natalidade6 分
Apresentação das funções de perda6 分
Gradiente descendente5 分
Solução de problemas de uma curva de perda2 分
Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6 分
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6 分
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3 分
Laboratório: práticas com redes neurais6 分
Solução de problemas de curva de perda1 分
Métricas de desempenho3 分
Matriz de confusão5 分
1の練習問題
Questionário do módulo6 分
3時間で修了

Generalização e amostragem

9件のビデオ (合計64分), 3 quizzes
9件のビデオ
Generalização e modelos de aprendizado de máquina6 分
Quando interromper o treinamento de um modelo?5 分
Como criar amostras repetíveis no BigQuery6 分
Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8 分
Introdução ao laboratório1 分
Explicação da solução do laboratório9 分
Introdução ao laboratório2 分
Explicação da solução do laboratório23 分
1の練習問題
Questionário do módulo12 分
3分で修了

Resumo

1件のビデオ (合計3分)
1件のビデオ
4.6
5件のレビューChevron Right

Launching into Machine Learning em Português Brasileiro からの人気レビュー

by 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!

by TSMar 18th 2019

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

Google Cloudについて

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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

  • 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。

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。