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How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
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"Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fases da conversão de um possível caso de uso a ser realizado por machine learning e vemos como é importante não ignorar essas etapas. Finalizamos com um reconhecimento das tendências que o machine learning pode ampliar e como reconhecer isso."

الوحدات

Visualização da série e introdução ao curso

    • 2 Videos
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2 Videos

  • Visualização da série do curso
  • Introdução ao curso

O que significa colocar IA em primeiro lugar: introdução ao módulo

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1 Videos

  • Introdução

Machine learning on Google Cloud

    • 6 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: o que significa colocar IA em primeiro lugar

6 Videos

  • O que é machine learning?
  • Que tipos de problemas ele pode resolver?
  • Introdução ao laboratório: como identificar um problema de machine learning
  • Soluções de laboratório: como identificar um problema de machine learning
  • Introdução de machine learning nos seus apps
  • Criação de estratégia de dados em torno de ML

1 Readings

  • Recursos: o que significa colocar IA em primeiro lugar

Como o Google trabalha com machine learning

    • 7 Videos
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1 Assignment

  • Teste: como o Google trabalha com machine learning

7 Videos

  • Introdução
  • Surpresa sobre o machine learning
  • O tempero secreto
  • Processos comerciais e de ML
  • O caminho para o machine learning
  • Detalhes sobre o caminho
  • Fim da análise detalhada das etapas

1 Readings

  • Recursos: como o Google trabalha com machine learning

Desenvolvimento de ML com a Vertex AI: introdução ao módulo

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução

Como migrar de experimento para produção

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Como migrar de experimento para produção

Vertex AI

    • 7 Videos
    • 1 Readings
    • 2 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: desenvolvimento de machine learning usando a Vertex AI

2 External Tool

  • Laboratório: como usar um conjunto de dados de imagens para treinar um modelo do AutoML.
  • Laboratório: como treinar um modelo do AutoML de classificação de vídeos

7 Videos

  • Componentes da Vertex AI
  • Coursera: Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs
  • Introdução ao laboratório: como usar um conjunto de dados de imagens para treinar um modelo do AutoML.
  • Demonstração do laboratório: como usar um conjunto de dados de imagens para treinar um modelo do AutoML.
  • Introdução ao laboratório: como treinar um modelo do AutoML de classificação de vídeos
  • Demonstração do laboratório: como treinar um modelo do AutoML de classificação de vídeos
  • Ferramentas para interagir com a Vertex AI

1 Readings

  • Recursos: desenvolvimento de machine learning usando a Vertex AI

Desenvolvimento de ML com notebooks da Vertex: introdução ao módulo

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução

Desenvolvimento de ML com notebooks da Vertex

    • 3 Videos
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    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: desenvolvimento de machine learning usando os notebooks da Vertex

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  • (Opcional) SDK criador de modelo da Vertex AI: como treinar e fazer previsões em um modelo do AutoML

3 Videos

  • Desenvolvimento de machine learning usando os notebooks da Vertex
  • (Opcional) Introdução ao laboratório: SDK criador de modelo da Vertex AI: como treinar e fazer previsões em um modelo do AutoML
  • (Opcional) Demonstração do laboratório: SDK criador de modelo da Vertex AI: como treinar e fazer previsões em um modelo do AutoML

1 Readings

  • Recursos: desenvolvimento de machine learning usando os notebooks da Vertex

Práticas recomendadas para implementar o machine learning na Vertex AI: introdução ao módulo

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1 Videos

  • Introdução

Práticas recomendadas para implementar o machine learning na Vertex AI

    • 3 Videos
    • 1 Readings
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1 Assignment

  • Teste: práticas recomendadas para implementar o machine learning na Vertex AI

3 Videos

  • Práticas recomendadas para desenvolvimento de machine learning
  • Práticas recomendadas para pré-processamento de dados
  • Práticas recomendadas para configurar o ambiente de machine learning

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  • Recursos: práticas recomendadas para implementar o machine learning na Vertex AI

Desenvolvimento de IA responsável: introdução ao módulo

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  • Introdução

Machine learning e a tendência humana

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3 Videos

  • Visão geral
  • O viés humano leva ao viés dos modelos de ML
  • O viés nos dados

Igualdade em métricas e dados

    • 3 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: desenvolvimento de IA responsável

3 Videos

  • Avaliação das métricas com inclusão para seu sistema de ML
  • Igualdade de oportunidade
  • Como encontrar erros no seu conjunto de dados usando o Facets

1 Readings

  • Recursos: desenvolvimento de IA responsável

Resumo do curso

    • 4 Readings
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4 Readings

  • Resumo
  • Recurso: todas as perguntas dos testes
  • Recurso: todas as leituras
  • Recurso: todos os slides

Auto Summary

Discover how Google approaches machine learning in this engaging course tailored for Brazilian Portuguese speakers. Dive into the best practices for implementing machine learning on Google Cloud, with a special focus on Vertex AI. Learn how to create, train, and deploy AutoML models swiftly without writing any code. The course covers essential machine learning concepts, problem-solving techniques, and the unique methodologies employed by Google, including managed datasets through a Feature Store and the use of Workbench notebooks with popular frameworks like TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch, and R. Participants will explore Vertex AI's capabilities in training custom models, developing component pipelines, and performing batch and online predictions. The course also emphasizes the five critical phases of converting a use case into a machine learning solution. Concluding with insights into current machine learning trends and their potential impact, this foundational course is perfect for those aiming to enhance their data science and AI skills. Available through Coursera with a Starter subscription, this course is designed to provide a solid grounding in machine learning for beginners.

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