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TensorFlow on Google Cloud - Português Brasileiro

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Este curso aborda o design e a criação de um pipeline de dados de entrada com o TensorFlow 2.x, além de vários aspectos relacionados aos modelos de ML, por exemplo: como desenvolver esses modelos com o TensorFlow 2.x e o Keras, como melhorar a precisão deles; como criá-los para uso em escala e como desenvolver modelos de ML especializados.

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What you will learn

Criar modelos de machine learning no TensorFlow e no Keras, além de conhecer os principais elementos dessas bibliotecas
Usar a biblioteca tf.data para manipular dados e conjuntos de dados grandes
Usar as APIs Sequential e Functional para criar modelos simples e avançados
Treinar, implantar e iniciar a produção de modelos de ML em escala usando a Vertex AI

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Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

1 minute to complete

Introdução ao curso

1 minute to complete

1 video (Total 1 min)

Week2

Week 2

1 hour to complete

Introdução ao ecossistema do TensorFlow

1 hour to complete

4 videos (Total 19 min), 1 reading, 1 quiz

Week3

Week 3

3 hours to complete

Design e criação de pipeline de dados de entrada

Os dados são um componente crucial de um modelo de machine learning. Coletar os certos não é suficiente. Você também precisa verificar se os processos certos estão em andamento para limpar, analisar e transformar os dados de acordo com a necessidade, e para que o modelo possa extrair a maior quantidade de indicadores possível. Neste módulo, falamos sobre como treinar em grandes conjuntos de dados com a tf.data, trabalhar com os arquivos na memória e preparar os dados para treinamento. Falamos também sobre embeddings e finalizamos com uma visão geral do dimensionamento de dados com as camadas de pré-processamento da tf.keras.

3 hours to complete

9 videos (Total 36 min), 1 reading, 3 quizzes

9 videos

Introdução22sUm resumo de ML2mComo treinar em grandes conjuntos de dados com a API tf.data3mComo trabalhar na memória e com arquivos3mComo preparar os dados para o treinamento de modelo6mEmbeddings8mIntrodução ao laboratório: API Dataset do TensorFlow27sComo dimensionar o processamento de dados com a tf.data e as camadas de pré-processamento do Keras10mIntrodução ao laboratório: como classificar os dados estruturados usando as camadas de pré-processamento do Keras31s

1 reading

Recursos: design e criação de um pipeline de dados de entrada do TensorFlow10m

1 practice exercise

Teste: design e criação de pipeline de dados de entrada16m

Week4

Week 4

6 hours to complete

Como criar redes neurais com o TensorFlow e a API Keras

Neste módulo, vamos falar sobre as funções de ativação e como elas são necessárias para que as redes neurais profundas capturem a não linearidade dos dados. Em seguida apresentamos uma visão geral das redes neurais profundas usando as APIs Keras Sequential e Functional. Também descrevemos a criação de subclasses de modelos, que oferece maior flexibilidade na hora de construir um deles. O módulo termina com uma aula sobre regularização.

6 hours to complete

11 videos (Total 45 min), 1 reading, 4 quizzes

11 videos

Introdução30sFunções de ativação8mComo treinar as redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Sequential7mComo exibir modelos na nuvem3mIntrodução ao laboratório: conheça a API Keras Sequential na Vertex AI Platform33sComo treinar as redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Functional9mIntrodução ao laboratório: como criar uma DNN usando a API Keras Functional na Vertex AI Platform29sCriação de subclasses de modelo3m(Opcional) Introdução ao laboratório: como criar camadas e modelos novos com subclassificação39sNoções básicas sobre a regularização4mComo podemos medir a complexidade do modelo: regularização L1 x L25m

1 reading

Recursos: como criar redes neurais no TensorFlow com a API Keras10m

1 practice exercise

Teste: como criar redes neurais no TensorFlow com a API Keras18m

Frequently Asked Questions

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
What is the refund policy?
You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

More questions? Visit the Learner Help Center.

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