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Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud em Português Brasileiro
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  • Course by Google Cloud
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Este curso intensivo sob demanda de quatro dias oferece aos participantes uma introdução sobre como projetar e criar sistemas de machine learning no Google Cloud Platform. Por meio de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão os conceitos de machine learning (ML) e do TensorFlow, além de habilidades de desenvolvimento, avaliação e produção de modelos de ML. OBJETIVOS Neste curso, os participantes aprenderão as seguintes habilidades: ● Identificar casos de uso de machine learning ● Criar um modelo de ML usando o TensorFlow ● Criar modelos de ML escalonáveis e implantáveis usando o Cloud ML ● Saber a importância do pré-processamento e da combinação de atributos ● Incorporar conceitos avançados de ML aos modelos ● Produzir modelos de ML treinados PRÉ-REQUISITOS Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam cumprir os seguintes requisitos: ● Ter concluído o curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals OU experiência equivalente ● Proficiência básica em linguagem de consulta comum, como SQL ● Experiência com atividades de modelagem, extração, transformação e carregamento de dados ● Desenvolvimento de aplicativos usando uma linguagem de programação comum, como Python ● Conhecimento de machine learning e/ou estatísticas Notas da Conta do Google: • No momento, os serviços do Google não estão disponíveis na China.

Modules

Apresentação inicial do curso

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1 Videos

  • Apresentação do curso

Considerações sobre machine learning

    • 1 Videos
    • 1 Quiz
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  • Considerações sobre machine learning

1 Quiz

  • Pré-teste do curso de machine learning

O que é machine learning (ML)?

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5 Videos

  • O que é machine learning (ML)?
  • Tipos de ML
  • O canal de ML
  • Variantes do modelo de ML
  • Como classificar um problema de ML

Como usar ML

    • 6 Videos
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6 Videos

  • Como usar machine learning (ML)
  • Otimização
  • Um playground de rede neural
  • Como combinar atributos
  • Engenharia de atributos
  • Modelos de imagem

Machine learning eficaz

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5 Videos

  • ML eficaz
  • Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?
  • Métricas de erro
  • Precisão
  • Precisão e recall

Como criar conjuntos de dados de machine learning

    • 3 Videos
    • 1 Quiz
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3 Videos

  • Como criar conjuntos de dados de machine learning
  • Como dividir conjuntos de dados
  • Python Notebooks

1 Quiz

  • Teste do módulo 1

Laboratório: Como criar conjuntos de dados de ML

    • 2 Videos
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  • Laboratório 1: Conhecer o conjunto de dados, criar conjuntos de dados de ML e gerar uma referência

2 Videos

  • Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML
  • Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML

Introdução à criação de modelos de ML com o TensorFlow

    • 1 Videos
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  • Visão geral do módulo 2

Primeiros passos com o TensorFlow

    • 2 Videos
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2 Videos

  • O que é o TensorFlow?
  • Principais características do TensorFlow

Laboratório: Primeiros passos com o TensorFlow

    • 2 Videos
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  • Laboratório 2: Primeiros passos com o TensorFlow

2 Videos

  • Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow
  • Revisão do laboratório TensorFlow

TensorFlow para machine learning

    • 1 Videos
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1 Videos

  • API Estimator

Laboratório: Machine learning com o Estimator

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  • Laboratório 3: Machine learning com o tf.estimator

2 Videos

  • Machine learning com o tf.estimator
  • Revisão do laboratório Estimator

Como ganhar mais flexibilidade

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  • Como criar ML eficaz

Laboratório: Refatoração para adicionar a criação de lotes e atributos

    • 2 Videos
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  • Laboratório 4: Refatoração para adicionar a criação de lotes e atributos

2 Videos

  • Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos
  • Revisão do laboratório Refatoração

Treine e avalie

    • 2 Videos
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  • Treine e avalie
  • Monitoramento

Laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos

    • 2 Videos
    • 1 Quiz
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  • Laboratório 5: Treinamento e monitoramento distribuídos

2 Videos

  • Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos
  • Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos

1 Quiz

  • Teste do módulo 2

Introdução ao escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Visão geral do módulo 3

Por que usar o Cloud ML Engine?

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  • Por que usar o Cloud ML Engine?
  • Fluxo de trabalho de desenvolvimento

Como empacotar um modelo do TensorFlow

    • 2 Videos
    • 1 Quiz
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2 Videos

  • Como empacotar o treinador
  • TensorFlow Serving

1 Quiz

  • Teste do módulo 3

Laboratório: Como escalonar ML com o Cloud ML Engine

    • 2 Videos
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  • Laboratório 6: Como escalonar ML com o Cloud ML Engine

2 Videos

  • Laboratório: Como escalonar ML
  • Revisão do laboratório: Como escalonar ML

Introdução à engenharia de atributos

    • 1 Videos
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  • Visão geral do módulo 4

Como melhorar o ML usando a engenharia de atributos

    • 10 Videos
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10 Videos

  • Atributos bons
  • Causalidade
  • Numérico
  • Exemplos suficientes
  • Dados brutos para os atributos
  • Atributos categóricos
  • Cruzamento de atributos
  • Como criar intervalos
  • Amplitude e profundidade
  • Onde aplicar a engenharia de atributos

Laboratório: Engenharia de atributos

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  • Laboratório 7: Engenharia de atributos

2 Videos

  • Visão geral do laboratório Engenharia de atributos
  • Revisão do laboratório Engenharia de atributos

Ajuste de hiperparâmetro

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  • Ajuste de hiperparâmetro e demonstração

Próximas etapas

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    • 1 Quiz
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2 Videos

  • Níveis de abstração de ML
  • Resumo

1 Quiz

  • Teste do módulo 4

Auto Summary

This professional-level course, taught in Brazilian Portuguese, focuses on designing and building machine learning systems using TensorFlow on Google Cloud. Over four intensive days, learners will gain skills in model creation, evaluation, and deployment, leveraging Cloud ML. Ideal for those with foundational knowledge in SQL, Python, and ML concepts, it includes practical labs and demonstrations. Offered by Coursera, the course targets data science and AI enthusiasts looking to enhance their expertise in scalable and deployable ML models.

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