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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro専門講座
Aprenda sobre o AM com o Google Cloud. Experimentos práticos com AM em todas as etapas.
提供:
習得するスキル
この専門講座について
応用学習プロジェクト
Esta especialização oferece laboratórios práticos por meio da plataforma do Qwiklabs.
Com esse treinamento prático, você poderá aplicar tudo o que aprendeu nas palestras em vídeo. Os projetos incluirão tópicos como produtos do Google Cloud Platform que são usados e configurados no Qwiklabs. Você ganhará experiência prática com os conceitos abordados nos módulos.
関連する経験が必要です。
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専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

この専門講座には5コースあります。
How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
"O que é machine learning e que tipos de problemas ele pode resolver? A abordagem de machine learning do Google é um pouco diferente. Ela se concentra na lógica, e não apenas nos dados. Vamos discutir por que essa abordagem é útil para os cientistas de dados durante a criação de um pipeline de modelos de machine learning.
Launching into Machine Learning em Português Brasileiro
Começando pela história do machine learning, vamos discutir por que as redes neurais hoje funcionam com vários problemas de ciência de dados. Depois vamos definir um problema de aprendizado supervisionado e descobrir uma boa solução usando o gradiente descendente. Isso envolve criar conjuntos de dados que permitem generalização. Vamos falar sobre os métodos que devemos usar para fazer isso de modo repetível e que viabilize a experimentação.
Intro to TensorFlow em Português Brasileiro
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.
Feature Engineering em Português Brasileiro
Quer saber como melhorar a acurácia dos modelos de ML e quais colunas de dados são os atributos mais úteis? Neste curso Feature Engineering, abordaremos os atributos bons e ruins, bem como o pré-processamento e a transformação deles para otimizar os modelos.
提供:

Google Cloud
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