About this Course

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Intermediate Level

Approx. 8 hours to complete

Suggested: 15 hours/week...

Portuguese (Brazilian)

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
4 minutes to complete

Introdução

Neste curso, você obterá conhecimento básico sobre o aprendizado de máquina para entender a terminologia que usamos em toda a especialização. Você também aprenderá dicas práticas e armadilhas que os profissionais de aprendizado de máquina enfrentam aqui no Google e terminará o curso com o código e o conhecimento necessários para criar seus próprios modelos de aprendizado de máquina.

...
1 video (Total 4 min)
1 video
1 hour to complete

Aprendizado de máquina na prática

Neste módulo, apresentaremos alguns dos principais tipos de aprendizado de máquina e revisaremos a história dessa tecnologia até a geração mais recente. Com isso, você poderá acelerar seu crescimento como praticante do aprendizado de máquina.

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10 videos (Total 62 min), 1 quiz
10 videos
Aprendizado supervisionado5m
Regressão e classificação11m
Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7m
Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5m
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7m
Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5m
Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4m
Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4m
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8m
1 practice exercise
Questionário do módulo6m
1 hour to complete

Otimização

Neste módulo, mostraremos a você como otimizar seus modelos de aprendizado de máquina.

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13 videos (Total 61 min), 1 quiz
13 videos
Como definir modelos de aprendizado de máquina4m
Introdução ao conjunto de dados de natalidade6m
Apresentação das funções de perda6m
Gradiente descendente5m
Solução de problemas de uma curva de perda2m
Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6m
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6m
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3m
Laboratório: práticas com redes neurais6m
Solução de problemas de curva de perda1m
Métricas de desempenho3m
Matriz de confusão5m
1 practice exercise
Questionário do módulo6m
3 hours to complete

Generalização e amostragem

Agora chegou a hora de responder a uma pergunta um tanto estranha: em qual situação é preferível não escolher o modelo de aprendizado de máquina mais preciso? Como já dissemos no módulo anterior sobre otimização, o fato de um modelo apresentar uma métrica de perda igual a zero para seu conjunto de dados de treinamento não significa que ele terá um bom desempenho com novos dados em um caso real.

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9 videos (Total 64 min), 3 quizzes
9 videos
Generalização e modelos de aprendizado de máquina6m
Quando interromper o treinamento de um modelo?5m
Como criar amostras repetíveis no BigQuery6m
Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8m
Introdução ao laboratório1m
Explicação da solução do laboratório9m
Introdução ao laboratório2m
Explicação da solução do laboratório23m
1 practice exercise
Questionário do módulo12m
3 minutes to complete

Resumo

...
1 video (Total 3 min)
1 video
4.7
4 ReviewsChevron Right

Top reviews from Launching into Machine Learning em Português Brasileiro

By GAFeb 19th 2019

O curso é bem estruturado e com uma parte histórica do estudos que fundamentaram o Aprendizado de Máquina excelente. Parabéns pela metodologia e pelo conteúdo!

By TSMar 18th 2019

Curso excelente, com uma abordagem prática que ajuda a diminuir a complexidade da teoria.

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro Specialization

O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform. >>> Ao se inscrever nesta especialização você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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