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.
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.
Start Course NowModules
Introdução à Tensorflow
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Introdução à Tensorflow-Learning Outvem
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Visão geral de Tensorflow
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Machine Learning Refresher
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Etapas no Processo de Machine Learning
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Função Perda em Machine Learning
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Descente Gradiente
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Introdução ao Tensorflow-Lição Resumo
Conceitos De Aprendizagem De Máquina
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Conceitos De Aprendizagem De Máquina-Resultados De Aprendizagem
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Variações De Descida Gradiente
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Seleção de Modelos e Avaliações
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Visualização de Aprendizagem Máquina
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Aprendizado Profundo de Aprené
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Introdução ao Tensor
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Conceitos De Aprendizado De Máquina-Lição Resumo
Data Oleodutos e Processamento de Texto
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Data Oleodutos e Processamento de Texto-Tomada de Aprendizado
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Matemática Fundamental da Aprendizagem Profunda
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Construindo Pipelines de Dados para Tensorflow I
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Construindo Pipelines de Dados para Tensorflow II
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Construindo Pipelines de Dados para Tensorflow III
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Processamento de Texto com Tensorflow
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Data Oleodutos e Processamento de Texto-Lição Resumo
Modelos De Aprendizagem De Máquina De Construção
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Construindo Modelos De Aprendizagem De Máquina-Resultados
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Classificar Imagem
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Regressão
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Classificar Dados Estruturados
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Classificação De Texto
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Underfitting e Overfitting
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Salvar e Restaurar Modelos
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Construindo Modelos De Aprendizagem Máquina-Lição Resumo
Diploma em Máquina Prática Aprendizagem com Flow de Tensor-Primeira Avaliação
Rede Neural Convolutional
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Rede Neural Convolutional-Resultados De Aprendizagem
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Redes Neurais Convolutionais
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Principais Operações em CNNs
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Aprendizagem de Transferência com CNNs treinados pelo Pre
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Aprendizagem de Transferência com o Hub de Tensorflow
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Classificação De Imagem e Visualização
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Rede Neural Convolutional-Lição Resumo
Treinamento e Embedding
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Treinamento e Embedding-Outsurge de Aprendizado
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API do estimador
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Regressão Logística
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Árvores Impulsionadas
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Introdução ao Word Embeddings
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Rede Neural Convolutional-Lição Resumo
Introdução às Redes Neurais Recorrentes
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Introdução às Redes Neurais Recorrentes-Resultados de aprendizagem
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Redes Neurais Recorrentes
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Redes Neurais Recorrentes II
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Previsão De Séries Temporais com RNNs
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Geração De Texto com RNNs
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Introdução ao Recurrent Neural Networks-Lição Resumo
Treinamento e Customização
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Treinamento e Customização-Outsurge de Aprendizado
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Customização de Tensorflow
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Customizando o Tensorflow Keras
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Conceitos De Keras Tensorflow
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Treinamento Distribuído Tensorflow
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Treinamento e Customização-Lição Resumo
Diploma em Máquina Prática Aprendizagem com Flow de Tensor-Segunda Avaliação
Avaliação do curso
Learning Outcomes
Após a conclusão bem-sucedida deste curso, você será capaz de:
- Discutir a história e o desenvolvimento de Tensorflow
- Distinguir entre o aprendizado de máquina e a programação tradicional
- Explique a importância de um playground de rede neural
- Analisar as bases matemáticas do aprendizado profundo
- Explicar o processo de utilização da API TensorFlow para construir um modelo de aprendizagem profunda para problemas de regressão
- Discutir classificação de imagem e visualização
- Explicar os métodos de melhora da precisão do modelo
Certification
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