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TensorFlow on Google Cloud - Español

Google Cloud

課程信息

En este curso, se explica cómo diseñar y crear una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x, cómo desarrollar modelos de AA con TensorFlow 2.x y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA, cómo escribir modelos de AA para uso escalado y cómo escribir modelos de AA especializados.

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

中級

完成時間大約為13 小時

英語（English）

對員工進行熱門技能培訓能否為您的公司帶來益處？

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您將學到的內容有

Crear modelos de aprendizaje automático de TensorFlow 2.x y Keras, y comprender sus componentes fundamentales
Usar la biblioteca tf.data para manipular datos y grandes conjuntos de datos
Usar las APIs Sequential y Functional de Keras para crear modelos sencillos y avanzados
Entrenar, implementar y llevar a producción modelos de AA a gran escala con Vertex AI

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授課教師

Google Cloud Training

1,882,064 個學生

1,022 門課程

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Google Cloud

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授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

週

週 1

完成時間為 1 分鐘

Module 0: Introducción al curso

完成時間為 1 分鐘

1 個視頻（總計 1 分鐘）

週

週 2

完成時間為 1 小時

Module 1: Introducción al ecosistema de TensorFlow

完成時間為 1 小時

4 個視頻（總計 19 分鐘）, 1 個閱讀材料, 1 個測驗

週

週 3

完成時間為 3 小時

Module 2: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada

Los datos son un componente crucial de un modelo de aprendizaje automático. Recopilar los datos correctos no es suficiente. También es necesario asegurarse de implementar los procesos adecuados para limpiar, analizar y transformar los datos según sea necesario, de modo que el modelo pueda captar tantos indicadores como sea posible a partir de esos datos. En este módulo, analizamos el entrenamiento con grandes conjuntos de datos mediante tf.data, el trabajo con archivos en la memoria y cómo preparar los datos para el entrenamiento. Después, analizamos las incorporaciones y terminamos con una descripción general del ajuste de datos con capas de procesamiento previo de tf.keras.

完成時間為 3 小時

9 個視頻（總計 36 分鐘）, 1 個閱讀材料, 3 個測驗

9 個視頻

Introducción22

Un repaso del AA2分鐘

Cómo entrenar con grandes conjuntos de datos mediante la API de tf.data3分鐘

Cómo trabajar en la memoria y con archivos3分鐘

Cómo preparar los datos para el entrenamiento de modelos6分鐘

Incorporaciones8分鐘

Introducción al lab: API de Dataset de TensorFlow27

Cómo ajustar el procesamiento de datos con capas de procesamiento previo de tf.data y Keras10分鐘

Introducción al lab: Cómo clasificar datos estructurados con capas de procesamiento previo de Keras31

1 個閱讀材料

Recursos: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada de TensorFlow.10分鐘

1 個練習

Cuestionario: Diseñe y cree una canalización de datos de entrada16分鐘

週

週 4

完成時間為 6 小時

Module 3: Cree redes neuronales con TensorFlow y la API de Keras

En este módulo, analizamos las funciones de activación y cómo se las necesita para permitir que las redes neuronales profundas registren los aspectos no lineales de los datos. Después, se ofrece una descripción general de las redes neuronales profundas con las API secuencial y funcional de Keras. A continuación, describimos la subclasificación de modelos, que ofrece mayor flexibilidad para la creación de modelos. El módulo finaliza con una clase de regularización.

完成時間為 6 小時

11 個視頻（總計 45 分鐘）, 1 個閱讀材料, 4 個測驗

11 個視頻

Introducción30

Funciones de activación8分鐘

Entrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API secuencial de Keras7分鐘

Derive modelos en la nube3分鐘

Introducción al lab: Presentación de la API secuencial de Keras en la plataforma Vertex AI33

Entrene redes neuronales con TensorFlow 2 y la API funcional de Keras9分鐘

Introducción al lab: Cree una DNN con la API funcional de Keras en la plataforma Vertex AI29

Subclasificación de modelos3分鐘

Introducción al lab (opcional): Cree nuevas capas y modelos mediante la subclasificación39

Conceptos básicos de la regularización4分鐘

Cómo podemos medir la complejidad de los modelos: Diferencias entre regularizaciones L1 y L25分鐘

1 個閱讀材料

Recursos: Cómo crear redes neuronales en TensorFlow con la API de Keras10分鐘

1 個練習

Cuestionario: Cómo crear redes neuronales en TensorFlow con la API de Keras18分鐘

常見問題

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
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The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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