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TensorFlow on Google Cloud - Español

Google Cloud

课程信息

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.

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线

立即开始，按照自己的计划学习。

中级

完成时间大约为13 小时

英语（English）

对员工进行热门技能培训能否为您的公司带来益处？

体验 Coursera 企业版

您将学到的内容有

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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授课教师

Google Cloud Training

1,886,551 个学生

1,023 门课程

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授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么

周

周 1

完成时间为 1 分钟

Module 0: Introducción al curso

完成时间为 1 分钟

1 个视频（总计 1 分钟）

周

周 2

完成时间为 1 小时

Module 1: Introducción al ecosistema de TensorFlow

完成时间为 1 小时

4 个视频（总计 19 分钟）, 1 个阅读材料, 1 个测验

周

周 3

完成时间为 3 小时

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.

完成时间为 3 小时

9 个视频（总计 36 分钟）, 1 个阅读材料, 3 个测验

9 个视频

Introducción22

Un repaso del AA2分钟

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

Cómo trabajar en la memoria y con archivos3分钟

Cómo preparar los datos para el entrenamiento de modelos6分钟

Incorporaciones8分钟

Introducción al lab: API de Dataset de TensorFlow27

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

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

1 个阅读材料

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

1 个练习

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

周

周 4

完成时间为 6 小时

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.

完成时间为 6 小时

11 个视频（总计 45 分钟）, 1 个阅读材料, 4 个测验

11 个视频

Introducción30

Funciones de activación8分钟

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

Derive modelos en la nube3分钟

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分钟

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

Subclasificación de modelos3分钟

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

Conceptos básicos de la regularización4分钟

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

1 个阅读材料

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

1 个练习

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

常见问题

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:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
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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