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Google Cloud Training
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.
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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.
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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.
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What's inside
Syllabus
Introdução ao curso
Este curso é uma introdução ao TensorFlow 2.x, que incorpora a facilidade de uso do Keras para a criação de modelos de machine learning. Abordaremos o design e a criação de um pipeline de dados de entrada do TensorFlow 2.x, a criação de modelos de machine learning com essa ferramenta e com o Keras, a melhoria da acurácia desses modelos e a geração dos modelos para uso em escala.
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Syllabus
Introdução ao curso
Este curso é uma introdução ao TensorFlow 2.x, que incorpora a facilidade de uso do Keras para a criação de modelos de machine learning. Abordaremos o design e a criação de um pipeline de dados de entrada do TensorFlow 2.x, a criação de modelos de machine learning com essa ferramenta e com o Keras, a melhoria da acurácia desses modelos e a geração dos modelos para uso em escala.
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Ensina modelagem de Machine Learning com TensorFlow 2.x e Keras
Os instrutores são do Google Cloud Training, especialistas em Machine Learning
Abrange as principais APIs, tensores e variáveis do TensorFlow 2.x
Oferece prática em carregamento e processamento de dados para modelos de Machine Learning
Introduz as APIs Keras Sequential e Keras Functional para criação de modelos de aprendizado profundo
Aborda funções de ativação, perda e otimização para aprimorar os modelos de Machine Learning
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Reviews summary
Introdução prática ao tensorflow 2.x
De acordo com os estudantes, este curso oferece uma boa introdução ao TensorFlow 2.x e Keras, focando na aplicação prática. Muitos destacam a clareza das explicações e a utilidade dos laboratórios práticos e notebooks Jupyter, que ajudam a solidificar o aprendizado. O material é considerado bem estruturado e cobre tópicos essenciais como pipelines de dados (`tf.data`) e as APIs Keras Sequential e Functional. Alguns mencionam a tradução para Português Brasileiro como um ponto positivo, tornando o conteúdo mais acessível. No entanto, alguns sentiram que o curso é muito introdutório e pode faltar maior profundidade em certos tópicos ou aplicações mais avançadas para quem já tem alguma experiência.
O curso segue uma sequência lógica e coerente.
"A forma como o conteúdo é organizado, desde o básico até as APIs Keras, é muito boa."
"A estrutura modular facilita o aprendizado e a revisão dos tópicos."
"Gostei da progressão dos temas, começando pelos dados e indo para a criação de modelos."
Disponibilidade em Português Brasileiro é apreciada.
"Muito bom ter um curso de qualidade como este disponível em Português Brasileiro."
"A tradução facilitou muito o aprendizado, tornando o material mais acessível."
"Poder estudar sobre TensorFlow na minha língua nativa foi um grande diferencial."
"Achei a qualidade da tradução razoável, embora alguns termos pudessem ser melhor adaptados."
Conteúdo claro e acessível para iniciantes no tema.
"Ótima introdução ao TensorFlow 2.x e Keras para quem está começando."
"O curso é didático e explica os conceitos fundamentais de forma compreensível."
"Comecei do zero e consegui acompanhar bem os tópulos apresentados."
"Para um curso introdutório, ele cobre bem o básico e te dá uma base sólida."
Os laboratórios ajudam a entender e aplicar os conceitos.
"Os labs práticos com notebooks Jupyter foram muito bons, me ajudaram a fixar o conteúdo."
"Gostei bastante da parte prática, os exercícios com código são essenciais para aprender."
"Os laboratórios são a melhor parte, permitem colocar a mão na massa imediatamente."
"A experiência prática com o carregamento de dados e as APIs foi o ponto alto do curso."
Considerado muito básico para usuários intermediários.
"Embora seja uma boa introdução, o curso fica muito na superfície e não aprofunda em temas mais complexos."
"Se você já tem alguma experiência com ML, pode achar o conteúdo muito básico e repetitivo."
"Esperava um pouco mais de detalhes sobre a otimização de modelos e aplicações mais avançadas."
"O curso cumpre o que promete como 'intro', mas não vá esperando conteúdo para nível intermediário/avançado."
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in Intro to TensorFlow em Português Brasileiro with these
activities:
Revisão de Fundamentos de Matemática para Machine Learning
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Reforce sua base matemática revisando conceitos fundamentais de álgebra linear e cálculo, essenciais para o aprendizado de machine learning.
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-
Revise conceitos de vetores, matrizes e transformações lineares.
-
Pratique operações de derivadas e integrais.
Tutorial Prático de Carregamento de Dados
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Refine suas habilidades de carregamento de dados no TensorFlow 2.x por meio de tutoriais práticos, fortalecendo sua base para o treinamento de modelos.
Browse courses on
TensorFlow 2.x
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-
Siga um tutorial para carregar dados CSV para o TensorFlow.
-
Aprenda a carregar matrizes numpy e dados de texto.
-
Explore diferentes métodos de carregamento de imagens usando o TensorFlow.
Exercícios Práticos de Criação de Colunas de Atributos
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Aprimore sua compreensão sobre como criar colunas de atributos no TensorFlow 2.x, o que é crucial para o treinamento de modelos de machine learning eficazes.
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TensorFlow 2.x
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-
Carregue um conjunto de dados CSV e crie uma coluna numérica.
-
Crie uma coluna categórica usando valores exclusivos.
-
Crie colunas de bucket com base em intervalos de valores.
-
Crie colunas com hash para reduzir a dimensionalidade de atributos categóricos.
Four other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all seven activities
Grupos de Estudo de Projeto de Modelos
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Fortaleça sua compreensão participando de grupos de estudo, discutindo projetos de modelagem e aprendendo com as perspectivas e experiências de seus colegas.
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-
Forme um grupo de estudo com colegas.
-
Selecione projetos de modelagem para trabalhar juntos.
-
Discuta ideias, compartilhe conhecimento e forneça feedback.
Compilação de Recursos de Modelos de Aprendizado Profundo
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Organize e analise recursos abrangentes sobre modelagem de aprendizado profundo no TensorFlow 2.x, consolidando seu conhecimento e aprofundando sua compreensão.
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TensorFlow 2.x
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-
Colete tutoriais, documentações e artigos sobre APIs de modelagem.
-
Inclua ferramentas e bibliotecas para desenvolvimento de modelos.
-
Crie um índice ou sistema de organização para facilitar a navegação.
Participação em Competições de Modelagem de IA
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Teste suas habilidades e expanda seus conhecimentos participando de competições de modelagem de IA, colocando seus modelos à prova e aprendendo com os melhores especialistas do setor.
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TensorFlow 2.x
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-
Identifique competições de modelagem de IA relevantes.
-
Forneça soluções para problemas do mundo real usando o TensorFlow 2.x.
-
Analise o desempenho de seu modelo e compare-o com o de outros participantes.
Voluntariado em Projetos de IA de Impacto Social
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Aplique seus conhecimentos de IA para o bem maior, voluntariando-se em projetos que usam Inteligência Artificial para resolver problemas sociais e impactar positivamente a comunidade.
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-
Identifique organizações sem fins lucrativos ou instituições de pesquisa que trabalham com IA para fins sociais.
-
Ofereça seus serviços para colaborar em projetos.
-
Contribua com suas habilidades técnicas e conhecimento específico do domínio.
Revisão de Fundamentos de Matemática para Machine Learning
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Reforce sua base matemática revisando conceitos fundamentais de álgebra linear e cálculo, essenciais para o aprendizado de machine learning.
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- Revise conceitos de vetores, matrizes e transformações lineares.
- Pratique operações de derivadas e integrais.
Tutorial Prático de Carregamento de Dados
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Refine suas habilidades de carregamento de dados no TensorFlow 2.x por meio de tutoriais práticos, fortalecendo sua base para o treinamento de modelos.
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- Explore diferentes métodos de carregamento de imagens usando o TensorFlow.
Exercícios Práticos de Criação de Colunas de Atributos
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Grupos de Estudo de Projeto de Modelos
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- Forme um grupo de estudo com colegas.
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Compilação de Recursos de Modelos de Aprendizado Profundo
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Organize e analise recursos abrangentes sobre modelagem de aprendizado profundo no TensorFlow 2.x, consolidando seu conhecimento e aprofundando sua compreensão.
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- Colete tutoriais, documentações e artigos sobre APIs de modelagem.
- Inclua ferramentas e bibliotecas para desenvolvimento de modelos.
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Participação em Competições de Modelagem de IA
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Voluntariado em Projetos de IA de Impacto Social
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Career center
Learners who complete Intro to TensorFlow em Português Brasileiro will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Artificial Intelligence Engineer
Artificial Intelligence Engineer
The course is a good fit for careers as an Artificial Intelligence Engineer who wants to specialize in machine learning. The course focuses on TensorFlow and Keras, industry-standard tools for machine learning, and provides hands-on experience in building, training, and deploying machine learning models. This course can help you build a solid foundation for success in this field.
Deep Learning Engineer
Deep Learning Engineer
This course is a great starting point for careers as a Deep Learning Engineer, who specializes in using deep learning techniques to solve real-world problems. The course covers TensorFlow and Keras, two essential tools for deep learning, and provides hands-on experience in building, training, and evaluating deep learning models. This course can help you build a strong foundation for success in this specialized field.
Machine Learning Architect
Machine Learning Architect
This course can be helpful for careers as a Machine Learning Architect, who designs and builds machine learning systems. The course provides a comprehensive introduction to TensorFlow and Keras, two key tools for machine learning architects. It covers the fundamentals of machine learning algorithms, model design, and optimization, and it can help you build a strong foundation for success in this role.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Careers as a Machine Learning Engineer are a great fit for those with a passion for developing and deploying machine learning-based systems. This course provides an excellent introduction to TensorFlow and Keras, two industry-standard tools for machine learning, that can help you kickstart a career in this field.
Full-Stack Developer
Full-Stack Developer
Careers as a Full Stack Developer who wants to incorporate machine learning into their work would benefit from this course. The course provides a thorough introduction to TensorFlow and Keras, two essential tools for full stack developers who wish to use machine learning techniques. The course's emphasis on data analysis and modeling could help you succeed in this field.
Data Analyst
Data Analyst
Careers as a Data Analyst who wants experience with machine learning would benefit from this course. The course provides a solid foundation in TensorFlow and Keras, which are essential tools for data analysts who want to explore machine learning techniques. The course's emphasis on data manipulation and model evaluation will also be valuable for those in this field.
Research Scientist
Research Scientist
This course could be helpful for careers in Research Science, particularly for those interested in developing machine learning models. The course provides a comprehensive introduction to TensorFlow and Keras, which are widely used in research settings. It covers the fundamentals of machine learning algorithms, model design, and optimization, and it can help you build a strong foundation for a career in research science.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Careers as a Quantitative Analyst who wants to incorporate machine learning into their work would find this course helpful. The course provides a thorough introduction to TensorFlow and Keras, two important tools for quantitative analysts who wish to use machine learning techniques. The course's emphasis on data analysis and modeling could help you succeed in this field.
Computer Vision Engineer
Computer Vision Engineer
Careers as a Computer Vision Engineer, who specializes in developing computer vision systems, could benefit from this course. The course's focus on TensorFlow and Keras, two essential tools for computer vision, provides a great foundation for those in this field. The course's hands-on experience in building and training computer vision models can also be valuable for those pursuing this career.
Data Engineer
Data Engineer
The course could be beneficial for those interested in careers as a Data Engineer who wants to gain experience with machine learning. The course provides a solid foundation in TensorFlow and Keras, which are important tools for data engineers who want to explore machine learning techniques. The course's emphasis on data manipulation and model evaluation can also be valuable for those in this field.
Natural Language Processing Engineer
Natural Language Processing Engineer
This course may be helpful for those interested in careers as a Natural Language Processing Engineer, who specializes in developing natural language processing systems. The course provides a solid foundation in TensorFlow and Keras, which are key tools for natural language processing. The course's emphasis on data manipulation and model evaluation can also be valuable for those in this field.
Software Engineer
Software Engineer
This course may be helpful for those interested in careers as a Software Engineer who are seeking to gain proficiency in machine learning. The course provides a solid foundation in TensorFlow and Keras, which are becoming increasingly important in the field. While the course focuses on machine learning, the skills and techniques learned can be applied to various areas of software development.
Data Scientist
Data Scientist
The course's emphasis on TensorFlow, Keras, and model development will help you build a strong foundation for machine learning that may be useful in a career as a Data Scientist. The course will help you develop skills in data manipulation, model building, and training, which are all critical for success in this field.
Cloud Architect
Cloud Architect
Careers as a Cloud Architect who wants to specialize in machine learning may be interested in this course. The course's emphasis on TensorFlow, Keras, and model deployment on the cloud can be valuable for those in this field. While the course does not focus specifically on cloud architecture, the skills learned can be applied to the design and implementation of cloud-based machine learning systems.
Blockchain Developer
Blockchain Developer
While this course is not directly related to Blockchain Development, the skills and knowledge gained may be transferable. The course's emphasis on data manipulation, model building, and training can be applied to blockchain-based systems, such as smart contracts and distributed ledger technologies. This course may provide a helpful foundation for those interested in exploring the intersection of machine learning and blockchain.
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Reading list
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Intro to TensorFlow em Português Brasileiro.
Um recurso técnico oficial do TensorFlow, fornecendo documentação detalhada sobre as APIs, arquitetura e melhores práticas da estrutura, complementando a informação apresentada no curso.
Um guia abrangente para o TensorFlow, cobrindo os fundamentos do aprendizado de máquina, redes neurais e o uso prático do TensorFlow para resolver problemas do mundo real.
Um guia prático para aprendizado de máquina com Python, incluindo o TensorFlow, fornecendo contexto e exemplos adicionais relacionados aos conceitos abordados no curso.
Um livro prático que guia o leitor pelo processo de desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina, fornecendo um complemento valioso aos tópicos abordados no curso.
Um livro técnico que aborda os conceitos e práticas avançados do TensorFlow 2 e Keras, incluindo técnicas de aprendizado profundo e otimização de modelos.
Um guia abrangente para aprendizado de máquina com Python, incluindo o TensorFlow e Keras, oferecendo exemplos práticos e estudos de caso que complementam o conteúdo do curso.
Um livro abrangente que explora o aprendizado profundo com Python, incluindo o TensorFlow e Keras, fornecendo uma base sólida para os tópicos abordados no curso.
Um livro didático clássico sobre inteligência artificial, fornecendo uma base teórica abrangente para os conceitos e técnicas abordados no curso, embora possa ser mais desafiador para leitores sem formação prévia em IA.
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Um curso online gratuito da plataforma Coursera que oferece uma introdução abrangente à inteligência artificial, incluindo tópicos relacionados ao aprendizado de máquina e ao TensorFlow, fornecendo uma base conceitual para o curso.
Um recurso de nível iniciante que introduz os conceitos de aprendizado de máquina com Python, fornecendo uma base sólida para os tópicos abordados no curso.
Um recurso técnico que explora os detalhes internos do TensorFlow e seus fundamentos matemáticos, oferecendo uma compreensão profunda da estrutura e de seus mecanismos.
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Português
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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro. It's comprised of five courses:
- Intro to TensorFlow em Português Brasileiro (viewing)
- Launching into Machine Learning em Português Brasileiro
- Feature Engineering em Português Brasileiro
- Art and Science of Machine Learning em Português Brasileiro
- How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
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