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Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Português Brasileiro

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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.

Syllabus

  • Introdução ao curso
    • Este módulo apresenta uma visão geral do curso e dos objetivos a serem alcançados.
  • Introdução ao ecossistema do TensorFlow
    • Este módulo apresenta o framework do TensorFlow e oferece uma prévia dos principais componentes da plataforma, bem como a hierarquia geral da API.
  • Design e criação de um pipeline de dados de entrada
    • Os dados são um componente essencial dos modelos de machine learning. Não basta coletar os certos. Você também precisa verificar se os processos certos estão em andamento para limpar, analisar e transformar os dados de acordo com a necessidade, e para que o modelo possa extrair a maior quantidade de indicadores possível. Neste módulo, falamos sobre como treinar em grandes conjuntos de dados com a tf.data, trabalhar com os arquivos na memória e preparar os dados para treinamento. Explicamos também sobre embeddings e finalizamos com uma visão geral do dimensionamento de dados com as camadas de pré-processamento da tf.keras.
  • Criar redes neurais com o TensorFlow e a API Keras
    • Neste módulo, vamos falar sobre as funções de ativação e como elas são necessárias para que as redes neurais profundas capturem a não linearidade dos dados. Em seguida apresentamos uma visão geral das redes neurais profundas usando as APIs Keras Sequential e Functional. Também descrevemos a criação de subclasses de modelos, que oferece maior flexibilidade na hora de construir um deles. O módulo termina com uma aula sobre regularização.
  • Treinamento em grande escala com a Vertex AI
    • Neste módulo, você vai aprender a treinar os modelos do TensorFlow em larga escala com a Vertex AI.
  • Resumo
    • Neste módulo, você encontra um resumo do curso Build, Train, and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud.

Taught by

Google Cloud Training

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