Tensorflow 2.0: Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow
4.6 (221 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
1,504 students enrolled

Tensorflow 2.0: Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow

Crie aplicações incríveis de Aprendizado Profundo (Deep Learning) e Inteligência Artificial com a biblioteca do Google
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Last updated 4/2020
Portuguese
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This course includes
  • 12.5 hours on-demand video
  • 8 articles
  • 8 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • Como usar o TensorFlow 2.0 em Data Science
  • Diferenças importantes entre o TensorFlow 1.x e o TensorFlow 2.0
  • Como implementar redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e redes neurais recorrente com o TensorFlow 2.0
  • Como criar seu próprio aplicativo de Transfer Learning (transferência de aprendizagem) no TensorFlow 2.0
  • Como criar um bot para negociação no mercado de ações usando Aprendizagem por Reforço
  • Como conduzir validação de dados com o TensorFlow Data Validation (TFDV)
  • Como trabalhar com pré-processamento com o TensorFlow Transform (TFT)
  • Como colocar um modelo do TensorFlow em produção utilizando a API Flask
  • Como colocar um modelo do TensorFlow em produção utilizando TensorFlow Serving e API RESTful
Course content
Expand all 128 lectures 12:17:31
+ Introdução
3 lectures 10:47
Currículo do curso + slides
00:06
Mais sobre Inteligência Artificial
00:10
+ Básico do TensorFlow
3 lectures 20:12
Do TensorFlow 1.x para o TensorFlow 2.0 - Constantes, variáveis e tensores
11:28
Operações com tensores
04:58
Strings
03:46
+ Redes Neurais Artificiais
7 lectures 27:08
Configuração do Projeto
05:03
Pré-processamento
08:38
Construção da Rede Neural Artificial
05:37
Treinamento da Rede Neural Artificial
04:12
Avaliação da Rede Neural Artificial
03:14
Redes Neurais Artificiais
3 questions
Tarefa
00:16
Solução da Tarefa
00:08
+ Redes Neurais Convolucionais
4 lectures 18:29
Configuração do Projeto e Pré-processamento
07:15
Construção da Rede Neural Convolucional
08:04
Treinamento e Avaliação da Rede Neural Convolucional
02:58
Redes Neurais Convolucionais
4 questions
Tarefa
00:12
+ Redes Neurais Recorrentes
3 lectures 19:24
Configuração do Projeto e Pré-processamento
09:20
Construção da Rede Neural Recorrente
05:32
Treinamento e Avaliação da Rede Neural Recorrente
04:32
Redes Neurais Recorrentes
3 questions
+ Transferência de Aprendizado e Fine Tuning
15 lectures 01:01:13
O que é Transferência de Aprendizado?
10:23
Configuração do Projeto
02:57
Pré-processamento
05:41
Carregamento do Modelo MobileNet V2
06:18
Congelamento do Modelo Pré-treinado
01:32
Cabeçalho Personalizado no Modelo Pré-treinado
05:46
Definição do Modelo de Transferência
03:21
Compilação do Modelo de Transferência
02:04
Geradores de Imagens
04:54
Transferência de Aprendizagem
03:09
Avaliação dos Resultados
02:10
Definição do Fine Tuning
06:57
Compilação do Fine Tuning
01:38
Aplicação do Fine Tuning
02:46
Avaliação do Fine Tuning
01:37
Transferência de Aprendizagem
3 questions
+ Aprendizagem por Reforço Profunda para Negociação no Mercado de Ações
12 lectures 01:20:40
Configuração do Projeto
02:13
IA Trader 1
08:40
IA Trader 2
02:45
IA Trader 3
03:29
IA Trader 4
03:56
IA Trader 5
10:23
Dataset Loader Function
10:35
Criação dos Estados
11:40
Carregamento da Base de Dados
03:46
Definição do Modelo
04:46
Treinamento I
07:14
Treinamento II
11:13
+ Validação de Dados com TFDV (TensorFlow Data Validation)
8 lectures 30:01
Configuração do Projeto
03:26
Carregamento da Base de Dados
06:31
Criação da Estrutura da Base de Dados
04:27
Computação das Estatísticas da Base de Teste
01:14
Detecção de Anomalias
06:34
Preparação do Schema para Produção
05:25
Salvando o schema
01:37
Material Complementar
00:47
+ Pré-processamento de Dados com TFT (TensorFlow Transform)
6 lectures 27:36
Configuração do Projeto
02:30
Pré-processamento Inicial da Base de Dados
06:59
Dataset Metadata
03:18
Função de Pré-processamento
05:06
Pipeline de Pré-processamento
09:07
Material Complementar
00:36
+ API com Flask e TensorFlow 2.0
7 lectures 32:51
Configuração do Projeto
11:56
Importação das Dependências
03:03
Carregamento do Modelo Pré-treinado
03:09
Definição da Aplicação Flask
01:19
Criação da Função de Classificação
06:31
Iniciando a Aplicação Flask
02:23
Enviando Requisições ao Modelo
04:30
Requirements
  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Conhecimentos sobre Orientação a Objetos
  • Programação básica em Python
  • Conhecimentos sobre instalação de softwares básicos, porém, durante o curso será mostrado o processo de instalação das ferramentas utilizadas durante todo o curso
  • Conhecimentos em Machine Learning, Redes Neurais ou Inteligência Artificial não são obrigatórios. No final do curso existem quatro anexos com aulas básicas sobre esses assuntos caso seja seu primeiro contato com a área
Description

Bem-vindo(a) ao Tensorflow 2.0!

O TensorFlow 2.0 foi lançado recentemente e introduziu muitos recursos que simplificam os processos de desenvolvimento e manutenção de modelos de aprendizagem de máquina. Do ponto de vista educacional, a nova versão está mais fácil para trabalhar e simplifica alguns conceitos complexos. Com relação a aplicações comerciais, os modelos são muito mais fáceis de entender, manter e desenvolver.

O curso está estruturado de forma a abranger os principais tópicos da área de Deep Learning, desde a modelagem e treinamento de redes neurais até sua produção.

Na parte 1 do curso, você aprenderá os conceitos básicos e a sintaxe do TensorFlow 2.0, principalmente algumas diferentes importantes se comparado com o TensorFlow 1.x

Na parte 2, o foco será em Deep Learning! Você implementará vários tipos de redes neurais: redes neurais simples, redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes. Além disso, no final desta seção você aprenderá a utilizar a técnica de Transferência de Aprendizagem (Transfer Learning) que alcançará resultados considerados do "estado da arte" em uma base de dados para identificação de imagens!

Na parte 3 você aprenderá a criar o seu próprio "bot" de negociação no mercado de ações utilizando Aprendizagem por Reforço, usando especificamente o algoritmo de Deep Q-Learning! No final das execuções e simulação com uma base de dados real, teremos lucros de mais de U$ 1.300 dólares!

A parte 4 trata do TensorFlow Extended (TFX), na qual você aprenderá como trabalhar com dados e criar seus próprios fluxos de dados (pipelines) para produção. Inicialmente verificaremos se o conjunto de dados tem alguma anomalia usando a biblioteca de validação de dados do TensorFlow (TFDV). Logo após, você aprenderá como utilizar o próprio TensorFlow para aplicar pré-processamento em bases de dados usando TensorFlow Transform (TFT).

Por fim, o foco da parte 5 será em como disponibilizar um modelo em ambiente de produção utilizando a API Flask com acesso via web e também utilizando comunicação REST por meio do TensorFlow Serving. De uma maneira muito fácil, você criará sua própria API de classificação de imagem que pode suportar milhões de solicitações por dia! Atualmente, está se tornando cada vez mais popular instalar um modelo de Deep Learning dentro de um aplicativo Android ou iOS, portanto, na próxima seção do curso você aprenderá a salvar um modelo para dispositivos móveis utilizando o TensorFlow Lite! Por fim, você também aprenderá como utilizar técnicas de treinamento distribuído para otimizar o processo de treinamento.

Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning e o TensorFlow, você conta com um apêndice que contém aulas básicas sobre aprendizagem de máquina e redes neurais!

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! :)

Who this course is for:
  • Pessoas interessadas em aprender Deep Learning (aprendizagem profunda) com o TensorFlow 2.0
  • Pessoas interessadas em redes neurais artificiais, convolucionais e recorrentes
  • Pessoas interessadas em iniciar uma carreira em Ciência de Dados utilizando técnicas modernas de aprendizagem de máquina
  • Empreendedores que queiram aplicar aprendizagem de máquina em projetos comerciais
  • Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de deep learning (aprendizagem profunda)
  • Empresários que desejam criar soluções eficientes para problemas reais em suas empresas
  • Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial
  • Desenvolvedores Python que desejam entrar na área de Deep Learning e Inteligência Artificial
  • Engenheiros que trabalham em tecnologia e automação
  • Qualquer pessoa interessada em Inteligência Artificial