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Online Course

Intro to TensorFlow em Português Brasileiro

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Overview

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.

Apresentaremos as APIs Keras Sequential e Keras Functional para mostrar como criar modelos de aprendizado profundo. Abordaremos as funções de ativação, perda e otimização. Nos laboratórios práticos dos notebooks do Jupyter, você poderá criar modelos de machine learning de regressão linear básica e de regressão logística básica e avançada. Você aprenderá a treinar, implantar e produzir modelos de machine learning em escala com o AI Platform do Cloud.

Syllabus

Introdução
-A ferramenta que utilizaremos para criar programas de aprendizado de máquina é o TensorFlow, que será apresentado neste curso. No primeiro curso, você aprendeu a formular problemas corporativos como problemas de aprendizado de máquina. No segundo, viu como a máquina funciona na prática e como criar conjuntos de dados que podem ser usados no aprendizado de máquina. Agora que seus dados estão prontos, você pode começar a criar programas de aprendizado de máquina.

Principais componentes do TensorFlow
-Apresentaremos os principais componentes do TensorFlow. Além disso, você aprenderá na prática a criar programas de aprendizado de máquina. Você poderá fazer a comparação e a gravação de avaliações preguiçosas (lazy evaluation) e programas imperativos, trabalhar com gráficos, sessões e variáveis e, por fim, depurar programas do TensorFlow.

Estimator API
-Neste módulo, falaremos sobre a Estimator API.

Como ampliar os modelos do TensorFlow com CMLE
-Agora, vamos aprender a treinar seu modelo do TensorFlow na infraestrutura gerenciada do GCP para treinamento e implantação de modelo de aprendizado de máquina.

Resumo
-Veja o resumo dos tópicos do TensorFlow abordados até agora no curso. Relembraremos o que foi discutido sobre o código do TensorFlow e a Estimator API, além do escalonamento dos seus modelos com o Cloud Machine Learning Engine.

Taught by

Google Cloud Training

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