- 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 dá uma prévia dos principais componentes da plataforma, bem como a hierarquia geral da API.
- Design e criação de pipeline de dados de entrada
- Os dados são um componente crucial de um modelo de machine learning. Coletar os certos não é suficiente. 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. Falamos também sobre embeddings e finalizamos com uma visão geral do dimensionamento de dados com as camadas de pré-processamento da tf.keras.
- Como 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.
- Como treinar em escala com a Vertex AI
- Neste módulo, vamos descrever como treinar os modelos do TensorFlow em escala com a Vertex AI.
- Resumo
- Neste módulo, você vai ver um resumo do TensorFlow no curso do Google Cloud.
