Aprendizado Profundo com TensorFlow e Google Cloud AI: 2 em 1

Aproveite o poder do aprendizado profundo com o TensorFlow do Google! O aprendizado profundo é a interseção de estatísticas, inteligência artificial e dados para construir modelos precisos. Com o aprendizado profundo se tornando popular, é possível compreender os dados e obter resultados precisos usando redes profundas. O TensorFlow é a oferta popular do Google para aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele se tornou uma escolha popular de ferramenta para realizar aprendizado profundo rápido, eficiente e preciso. O TensorFlow é uma das bibliotecas mais abrangentes para implementar aprendizado profundo. Este curso abrangente de 2 em 1 é o seu guia passo a passo para explorar as possibilidades no campo do aprendizado profundo, fazendo uso do TensorFlow do Google. Você aprenderá sobre redes neurais convolucionais e regressão logística enquanto treina modelos para aprendizado profundo para obter insights importantes em seus dados com a ajuda de exemplos esclarecedores com os quais você pode se relacionar e mostrar como eles podem ser explorados no mundo real com dados brutos complexos. Você também aprenderá como dimensionar e implantar seus modelos de aprendizado profundo na nuvem usando ferramentas e estruturas como TensorFlow, Keras e Google Cloud MLE. Este caminho de aprendizado apresenta a implementação de projetos práticos do mundo real, ensinando você a aproveitar as capacidades do TensorFlow para realizar aprendizado profundo eficiente. Este programa de treinamento inclui 2 cursos completos, cuidadosamente escolhidos para oferecer o treinamento mais abrangente possível. O primeiro curso, Aprendizado Profundo Prático com TensorFlow, é projetado para ajudá-lo a superar vários problemas de ciência de dados usando modelos de aprendizado profundo eficientes construídos no TensorFlow. Você começará com uma rápida introdução aos fundamentos do TensorFlow. Em seguida, você aprenderá redes neurais profundas para diferentes problemas e explorará as aplicações de redes neurais convolucionais em dois conjuntos de dados reais. Você também aprenderá como os autoencoders podem ser usados para representação eficiente de dados. Por fim, você entenderá algumas das técnicas importantes para implementar redes adversárias generativas. O segundo curso, Aprendizado Profundo Aplicado com TensorFlow e Google Cloud AI, ajudará você a aproveitar ao máximo o TensorFlow e o Keras para acelerar o treinamento de seus modelos de aprendizado profundo e implantar seu modelo em escala na nuvem. Ferramentas e estruturas como TensorFlow, Keras e Google Cloud MLE são usadas para mostrar as forças de várias abordagens, compensações e blocos de construção para criar, treinar e avaliar seus modelos de aprendizado profundo distribuídos com GPU(s) e implantar seu modelo na nuvem. Você aprenderá a projetar e treinar seus modelos de aprendizado profundo e dimensioná-los para conjuntos de dados maiores e arquiteturas complexas de redes neurais em várias GPUs usando o Google Cloud ML Engine. Você também aprenderá técnicas distribuídas, como o funcionamento do paralelismo e da distribuição usando o TensorFlow de baixo nível e as APIs de alto nível do TensorFlow e Keras. No final deste caminho de aprendizado, você será capaz de desenvolver, treinar e implantar seus modelos usando TensorFlow, Keras e Google Cloud Machine Learning Engine.

Conheça seu(s) especialista(s):

Temos o melhor trabalho do(s) seguinte(s) autor(es) renomado(s) para garantir que sua jornada de aprendizado seja tranquila: - Salil Vishnu Kapur é um pesquisador em ciência de dados no Instituto de Análise de Big Data, da Universidade Dalhousie. Ele é extremamente apaixonado por aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de dados e análise de Big Data. Atualmente trabalha como pesquisador na Deep Vision e anteriormente trabalhou como Analista Sênior na Capgemini por cerca de 3 anos com essas tecnologias. Antes disso, Salil foi estagiário no IIT Bombay por meio do Projeto de Companheiro de Livro Didático Python FOSSEE e atualmente está com o Departamento de Pesca e Transporte do Canadá por meio da Universidade Dalhousie. - Christian Fanli Ramsey é um cientista de dados aplicado na IDEO. Ele está atualmente trabalhando no Greenfield Labs, um centro de pesquisa entre a IDEO e a Ford que se concentra no futuro da mobilidade. Seu foco principal é entender emoções complexas, níveis de estresse e respostas usando aprendizado profundo e aprendizado de máquina para medir e classificar sinais psicofisiológicos. - Haohan Wang é uma pesquisadora em aprendizado profundo. Seu foco é usar aprendizado de máquina para processar dados psicofisiológicos e entender as emoções e estados de humor das pessoas, a fim de fornecer suporte para o bem-estar das pessoas. Ela tem formação em estatística e finanças e continuou seus estudos em aprendizado profundo e neurobiologia. Christian e Haohan juntos formam a dyad machina e sua área de foco está na interação entre aprendizado profundo e psicofisiologia, o que significa que eles se concentram principalmente em 2 áreas: - Eles querem ajudar ainda mais os sistemas inteligentes a entenderem as emoções e estados de humor de seus usuários para que possam reagir adequadamente. - Eles também querem ajudar as pessoas a entenderem suas emoções, respostas ao estresse, estados de humor e como eles variam ao longo do tempo, a fim de ajudar as pessoas a se tornarem mais conscientes e resilientes emocionalmente.

O que você aprenderá:

- Ganhar proficiência na construção de projetos de aprendizado profundo usando o TensorFlow sem a necessidade de escrever modelos do zero - Construir uma base para o TensorFlow implementando regressão - Resolver problemas de previsão e classificação de imagens com aprendizado profundo usando o TensorFlow - Lidar com o potencial de redes neurais RNN e LSTM com o TensorFlow para resolver problemas de séries temporais - Obter experiência prática no design, treinamento e implantação de seus modelos de aprendizado profundo com TensorFlow e Keras para lidar com grandes volumes de dados e arquiteturas complexas de redes neurais - Projetar e experimentar com arquiteturas complexas de redes neurais usando o TensorFlow de baixo nível, ao mesmo tempo em que utiliza as APIs de alto nível do TensorFlow e o Keras - Escalar o treinamento e a previsão usando diferentes técnicas distribuídas, como paralelismo de dados usando GPUs em sua máquina local e na nuvem usando o Google Cloud ML Engine.