К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Intro to TensorFlow em Português Brasileiro · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Intro to TensorFlow em Português Brasileiro

Курс от Google Cloud
Средний≈ 18.1 чБразильский португальский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

O objetivo deste curso é aproveitar a flexibilidade e a facilidade de uso do TensorFlow 2.x e do Keras para criar, treinar e implantar modelos de machine learning. Você aprenderá sobre a hierarquia da API TensorFlow 2.x e conhecerá os principais componentes do TensorFlow nos exercícios práticos. Mostraremos como trabalhar com conjuntos de dados e colunas de atributos. Você aprenderá a projetar e criar um pipeline de entrada de dados do TensorFlow 2.x. Você terá uma experiência prática com o carregamento de dados CSV, matrizes numpy, dados de texto e imagens usando o tf.Data.Dataset e com a criação de colunas de atributos numéricas, categóricas, em bucket e com hash. Apresentaremos as APIs Keras Sequential e Keras Functional para mostrar como criar modelos de aprendizado profundo. Abordaremos as funções de ativação, perda e otimização. Nos laboratórios práticos dos notebooks do Jupyter, você poderá criar modelos de machine learning de regressão linear básica e de regressão logística básica e avançada. Você aprenderá a treinar, implantar e produzir modelos de machine learning em escala com o AI Platform do Cloud.

Навыки, которые вы освоите

TensorflowKeras (Neural Network Library)Data PipelinesModel DeploymentCloud DeploymentDeep LearningData Import/ExportModel TrainingModel EvaluationArtificial Neural NetworksMachine Learning MethodsData PreprocessingFeature EngineeringGoogle Cloud PlatformApplied Machine LearningModel Optimization

Программа курса

6 модулей · 60 учебных материалов

01Introdução ao curso2 материалов

Introdução ao curso

Introdução ao cursoВидеоPrimeiros passos com o Google Cloud e o QwiklabsВидео
02Introdução ao TensorFlow12 материалов

Introdução ao TensorFlow

Introdução ao cursoВидеоIntrodução ao TensorFlow

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Intro to TensorFlow em Português Brasileiro
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 18.1 ч

6 модулей

Язык: Бразильский португальский

Субтитры: Английский

Часть программы вашего университета
Задание
Hierarquia da API TensorFlowВидео
Hierarquia da APIЗадание
Componentes do TensorFlow: tensores e variáveisВидео
Tensores e variáveisЗадание
Introdução ao laboratório sobre tensores e variáveisВидео
Introdução a tensores e variáveisВнешний инструмент
Introdução ao laboratório sobre como escrever programas de nível inferior do TensorFlowВидео
Como escrever programas de nível inferior do TensorFlowВнешний инструмент
Importância da hierarquia da APIОбсуждение
LeiturasЧтение
03Projetar e criar um pipeline de dados de entrada do TensorFlow21 материалов

Projetar e criar um pipeline de dados de entrada do TensorFlow

Visão geralВидеоComo trabalhar na memória e com arquivosВидеоComo preparar os dados para o treinamento do modeloВидеоTESTE SIMULADO: Como preparar os dados para treinamento do modeloЗаданиеIntrodução ao laboratório sobre carregamento de dados CSV e numpyВидеоCarregar tipos de arquivo CSV e numpy no TensorFlow 2.0Внешний инструментIntrodução ao laboratório sobre carregamento de dados de imagemВидеоComo carregar imagens com o tf.data.DatasetВнешний инструментIntrodução ao laboratório sobre colunas de atributosВидеоIntrodução às colunas de atributosВнешний инструментIntrodução ao laboratório opcional sobre TFRecord e tf.ExampleВидеоLaboratório opcional: TFRecord e tf.ExampleВнешний инструментTreinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.dataВидеоTreinamento em grandes conjuntos de dados com a API tf.dataЗаданиеIntrodução ao laboratório sobre manipulação de dados com a API TensorFlow DatasetВидеоLaboratório sobre manipulação de dados com a API TensorFlow DatasetВнешний инструментIntrodução ao laboratório opcional sobre análise de atributos usando a validação de dados e os atributos do TensorFlowВидеоLaboratório opcional: Análise de atributos usando o TensorFlow Data Validation e atributosВнешний инструментProjetar e criar um pipeline de dados de entradaЗаданиеtf.dataОбсуждениеLeiturasЧтение
04Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e com a API Keras Sequential11 материалов

Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e com a API Keras Sequential

Visão geralВидеоFunções de ativaçãoВидеоFunções de ativação: problemas a serem evitados na retropropagaçãoВидеоFunções de ativaçãoЗаданиеRedes neurais com a API Keras SequentialВидеоRedes neurais com o TF2 e o KerasЗаданиеIntrodução ao laboratório sobre a API Keras SequentialВидеоApresentação da API Keras SequentialВнешний инструментClassificação usando a API Sequencial Keras e o TensorFlow 2.0Внешний инструментLaboratório opcional: Classificação avançada usando a API Keras e o TensorFlow 2.0Внешний инструментLeiturasЧтение
05Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Functional11 материалов

Como treinar redes neurais com o TensorFlow 2 e a API Keras Functional

Redes neurais com a API Keras FunctionalВидеоA API Keras FunctionalЗаданиеRegularização: os fundamentosВидеоRegularização: L1, L2 e parada antecipadaВидеоRegularização: dropoutВидеоRegularizaçãoЗаданиеExibição de modelos no CloudВидеоExibição de modelos no CloudЗаданиеIntrodução ao laboratório sobre a API Keras FunctionalВидеоA API Functional KerasВнешний инструментLeiturasЧтение
06Resumo3 материалов

Resumo do módulo

Resumo do cursoВидеоResumo do cursoЗаданиеPerguntas de testes para todas as aulasЧтение