Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
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Curso 2 de 3 no
Tensorflow 2 para especialização profunda de aprendizagem
Nível intermediário
* Python 3
* Conhecimento dos conceitos gerais de aprendizado de máquina
* Conhecimento do campo da aprendizagem profunda
Aproximadamente. 27 horas para concluir
Inglês
Legendas: árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, alemão, russo, inglês, espanhol

Dr. Kevin Webster
Senior de ensino em estatísticas
Faculdade de Ciências Naturais, Departamento de MathematicsSyllabus – O que você aprenderá com este curso
A API funcional de Keras
O TensorFlow oferece vários níveis de API para a construção de modelos de aprendizado profundo, com níveis variados de controle e flexibilidade. Nesta semana, você aprenderá a usar a API funcional para desenvolver arquiteturas de modelos mais flexíveis, incluindo modelos com várias entradas e saídas. Você também aprenderá sobre tensores e variáveis, além de acessar e usar camadas internas em um modelo. A atribuição de programação para esta semana colocará essas técnicas em prática com um aplicativo de aprendizado de transferência no conjunto de dados de imagem de cães e gatos.
Data Pipeline
Um pipeline de dados flexível e eficiente é uma das partes mais essenciais do desenvolvimento do modelo de aprendizado profundo. Nesta semana, você aprenderá um poderoso fluxo de trabalho para carregar, processamento, filtragem e até aumentando os dados em tempo real usando ferramentas de Keras e o módulo tf.data. Na atribuição de programação para esta semana, você aplicará os dois conjuntos de ferramentas para implementar um pipeline de dados para os conjuntos de dados LSUN e CIFAR-100.
Modelagem de sequência
As tarefas de modelagem de seqüências representam uma classe rica e interessante de problemas, variando de tarefas de linguagem natural, como marcação de parte da fala e análise de sentimentos, a previsão de séries temporais financeiras e geração de áudio de fala. Nesta semana, você aprenderá como usar a API de rede neural recorrente no Tensorflow, bem como vários tipos de camadas e ferramentas úteis para processamento de dados de sequência. Na atribuição de programação para esta semana, você desenvolverá um modelo de idioma generativo no conjunto de dados Shakespeare.
Subclasse de modelos e loops de treinamento personalizados
Para casos de uso mais avançado de tensorflow, é possível obter um baixo nível de controle sobre o design e o comportamento do seu modelo de aprendizado profundo, bem como o próprio loop de treinamento. Nesta semana, você aprenderá como explorar a API de subclasse de modelo e camada para desenvolver arquiteturas de modelos totalmente flexíveis, além de usar as ferramentas de diferenciação automática no TensorFlow para implementar loops de treinamento personalizados. Na atribuição de programação para esta semana, você implementará essas ferramentas de construção de modelos personalizadas para desenvolver uma rede residual profunda.
Projeto Capstone
Neste curso, você aprendeu um poderoso conjunto de ferramentas para o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo personalizado, incluindo dados de sequência e pipelines de dados flexíveis. O projeto Capstone reúne muitos desses conceitos, juntamente com uma tarefa para desenvolver um modelo de tradução neural personalizado do inglês para o alemão.