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Diploma em Máquina Prática Aprendizagem com Flow de Tensor

Conheça os fundamentos do aprendizado de máquina e a aplicação de TensorFlow neste curso online gratuito.

Publisher: NPTEL
Este curso online gratuito sobre aprendizagem de máquina prática e TensorFlow será particularmente útil para empresas de tecnologia, engenheiros de computação. Também será útil para profissionais de Inteligência Artificial que lidam com o processamento de dados, bem como construção de modelo de aprendizado de máquina. Até o final deste curso, você se tornará mais familiarado com os conceitos de TensorFlow, modelos de aprendizado de máquina e redes neurais.
Diploma em Máquina Prática Aprendizagem com Flow de Tensor
  • Duração

    9-10 Horas
  • Students

    2,810
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Este curso online gratuito em aprendizado prático de máquina com TensorFlow irá começar introduzindo você ao conceito de aprendizado de máquina e a visão geral de TensorFlow. Você aprenderá sobre as etapas do processo de aprendizado de máquina, regressão logística e a unção de perda no aprendizado de máquina. Você também será introduzido a descenso gradiente, variações de descida gradiente, visualização de aprendizado de máquina bem como matriz de confusão.

O curso então introduz o conceito de tensores e sua relevância. Você aprenderá sobre os fundamentos matemáticos do aprendizado profundo. Você também aprenderá como construir pipelines de dados para TensorFlow, bem como processamento de texto com TensorFlow. Em seguida, você será introduzido em modelos de aprendizado de máquina, classificação de texto, superajuste, subajustes, regressão e a arquitetura do modelo de rede neural.

O curso então explica o significado de rede neural de convolution e aprendizagem de transferência. Você também aprenderá sobre a junção, e classificação de imagem e visualização. Este curso explica em grande detalhe estimativa API, árvores impulsionadas bem como embeddings e sua aplicação. Este curso também explica a customização de TensorFlow, escrevendo uma camada personalizada, assim como o treinamento distribuído Tensorflow.

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