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Intro to TensorFlow em Português Brasileiro
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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.

الوحدات

Introdução ao curso

    • 2 Videos
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2 Videos

  • Introdução ao curso
  • Primeiros passos com o Google Cloud e o Qwiklabs

Introdução ao TensorFlow

    • 5 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Discussion
    • 2 ExternalTool
    • 3 Assignment
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3 Assignment

  • Introdução ao TensorFlow
  • Hierarquia da API
  • Tensores e variáveis

2 External Tool

  • Introdução a tensores e variáveis
  • Como escrever programas de nível inferior do TensorFlow

1 Discussions

  • Importância da hierarquia da API

5 Videos

  • Introdução ao curso
  • Hierarquia da API TensorFlow
  • Componentes do TensorFlow: tensores e variáveis
  • Introdução ao laboratório sobre tensores e variáveis
  • Introdução ao laboratório sobre como escrever programas de nível inferior do TensorFlow

1 Readings

  • Leituras

Projetar e criar um pipeline de dados de entrada do TensorFlow

    • 10 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Discussion
    • 6 ExternalTool
    • 3 Assignment
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3 Assignment

  • TESTE SIMULADO: Como preparar os dados para treinamento do modelo
  • Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.data
  • Projetar e criar um pipeline de dados de entrada

6 External Tool

  • Carregar tipos de arquivo CSV e numpy no TensorFlow 2.0
  • Como carregar imagens com o tf.data.Dataset
  • Introdução às colunas de atributos
  • Laboratório opcional: TFRecord e tf.Example
  • Laboratório sobre manipulação de dados com a API TensorFlow Dataset
  • Laboratório opcional: Análise de atributos usando o TensorFlow Data Validation e atributos

1 Discussions

  • tf.data

10 Videos

  • Visão geral
  • Como trabalhar na memória e com arquivos
  • Como preparar os dados para o treinamento do modelo
  • Introdução ao laboratório sobre carregamento de dados CSV e numpy
  • Introdução ao laboratório sobre carregamento de dados de imagem
  • Introdução ao laboratório sobre colunas de atributos
  • Introdução ao laboratório opcional sobre TFRecord e tf.Example
  • Treinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.data
  • Introdução ao laboratório sobre manipulação de dados com a API TensorFlow Dataset
  • Introdução ao laboratório opcional sobre análise de atributos usando a validação de dados e os atributos do TensorFlow

1 Readings

  • Leituras

Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e com a API Keras Sequential

    • 5 Videos
    • 1 Readings
    • 3 ExternalTool
    • 2 Assignment
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2 Assignment

  • Funções de ativação
  • Redes neurais com o TF2 e o Keras

3 External Tool

  • Apresentação da API Keras Sequential
  • Classificação usando a API Sequencial Keras e o TensorFlow 2.0
  • Laboratório opcional: Classificação avançada usando a API Keras e o TensorFlow 2.0

5 Videos

  • Visão geral
  • Funções de ativação
  • Funções de ativação: problemas a serem evitados na retropropagação
  • Redes neurais com a API Keras Sequential
  • Introdução ao laboratório sobre a API Keras Sequential

1 Readings

  • Leituras

Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Functional

    • 6 Videos
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    • 1 ExternalTool
    • 3 Assignment
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3 Assignment

  • A API Keras Functional
  • Regularização
  • Exibição de modelos no Cloud

1 External Tool

  • A API Functional Keras

6 Videos

  • Redes neurais com a API Keras Functional
  • Regularização: os fundamentos
  • Regularização: L1, L2 e parada antecipada
  • Regularização: dropout
  • Exibição de modelos no Cloud
  • Introdução ao laboratório sobre a API Keras Functional

1 Readings

  • Leituras

Resumo do módulo

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Resumo do curso

1 Videos

  • Resumo do curso

1 Readings

  • Perguntas de testes para todas as aulas

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Discover the power of TensorFlow 2.x and Keras in this engaging course, designed for Data Science & AI professionals. Led by Coursera, you'll learn to create, train, and deploy machine learning models using TensorFlow's flexible API. Gain hands-on experience with data pipelines, Keras models, activation functions, and more. Ideal for professionals seeking practical skills in machine learning. Available with a Starter subscription.

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