Fundamentos do TensorFlow para a criação de modelos de ML

Quer entrar no mundo do machine learning e do deep learning, mas se sente sobrecarregado por estruturas complexas? Este curso fornece uma introdução clara e passo a passo ao TensorFlow, a poderosa biblioteca de código aberto para computação numérica e aprendizado de máquina em grande escala. Ao final deste curso, você terá uma sólida compreensão dos conceitos fundamentais e habilidades práticas do TensorFlow para implementar modelos simples de aprendizado de máquina. Você ganhará confiança no trabalho com tensores, definindo arquiteturas de modelo e preparando dados para treinamento, permitindo que você aborde tópicos mais avançados no futuro. O que você aprenderá: compreenda os principais conceitos de tensores, operações e variáveis no TensorFlow. Aplique a API do Keras para projetar e criar arquiteturas de rede neural com eficiência. Processe e prepare dados para modelos de machine learning usando a API tf.data. Treine e avalie modelos básicos de machine learning usando as funcionalidades de alto nível do TensorFlow. Utilize o TensorBoard para visualizar o progresso do treinamento do modelo e a depuração. Entenda a distinção entre execução ávida e computação baseada em gráficos no TensorFlow. Implemente técnicas básicas de salvamento e carregamento de modelos para a prontidão de implantação. O curso começa estabelecendo conceitos fundamentais do TensorFlow antes de progredir para a construção prática de modelos com o Keras e o manuseio de dados. Em seguida, ele aborda o treinamento de modelos, avaliação, visualização e considerações essenciais de implantação, orientando você em cada tópico com explicações claras e trechos de código. Este curso é projetado para iniciantes completos com conhecimento básico de Python que estão ansiosos para aprender TensorFlow. Não é necessária experiência prévia com estruturas de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo. Comece sua jornada no machine learning com uma base forte do TensorFlow hoje mesmo.